WordEmbeddingEstimator クラス
定義
重要
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事前トレーニング済みの埋め込みモデルを使用して、テキスト トークンのベクターを数値ベクターに変換するテキスト 特徴量ライザー。
public sealed class WordEmbeddingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.WordEmbeddingTransformer>type WordEmbeddingEstimator = class
interface IEstimator<WordEmbeddingTransformer>Public NotInheritable Class WordEmbeddingEstimator
Implements IEstimator(Of WordEmbeddingTransformer)- 継承
-
WordEmbeddingEstimator
- 実装
注釈
エスティメーターの特性
| この推定器は、パラメーターをトレーニングするためにデータを確認する必要がありますか? | No |
| 入力列のデータ型 | テキストのベクトル |
| 出力列のデータ型 | 既知のサイズのベクトル Single |
| ONNX にエクスポート可能 | No |
WordEmbeddingTransformerでは、出力列名パラメーターで指定された名前の新しい列が生成されます。各入力ベクターは、使用される埋め込みモデルのサイズが 3 * 次元の数値ベクトルにマップされます。 これは入力ベクターのサイズとは無関係であることに注意してください。
たとえば、それ自体が 50 次元である GloVe50D を使用する場合、出力列はサイズ 150 のベクトルになります。 スロットの最初の 3 分の 1 には、入力ベクター内の各文字列に対応する埋め込み全体の最小値が含まれています。 2 番目の 3 番目には、埋め込みの平均が含まれています。 スロットの最後の 3 分の 1 には、検出された埋め込みの最大値が含まれています。 min/max は、単語埋め込みスペース内の単語の境界ハイパー四角形を提供します。 これは、多くの単語の平均が有用な信号をかき消す長いフレーズに役立ちます。
ユーザーは、カスタムの事前トレーニング済み埋め込みモデルまたは使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを指定できます。 使用可能なオプションは、 GloVe モデル、 FastText、 および SSWE のさまざまなバージョンです。
使用例へのリンクについては、「関連項目」セクションを参照してください。
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
WordEmbeddingTransformerをトレーニングして返します。 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
トランスフォーマーによって生成されるスキーマの SchemaShape を返します。 パイプラインでのスキーマの伝達と検証に使用されます。 |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
推定器が指定された場合は、 Fit(IDataView) が呼び出されるとデリゲートを呼び出すラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器が適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため、 Fit(IDataView) メソッドは一般的な ITransformerではなく、明示的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> は多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている EstimatorChain<TLastTransformer> を使用して、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |