Microsoft.ML.Transforms.Text 名前空間

IEstimator<TTransformer> CustomStopWordsRemovingTransformerの場合は a0//>。

システムで既に定義されているストップ ワード (最も一般的な単語) の言語固有のリストを削除できるストップ ワード リムーバーを使用します。

ITransformer CustomStopWordsRemovingEstimatorの適合によって得られる。

LDA 変換は、潜在ディリクレ割り当ての最先端の実装である LightLDA を実装します。

ITransformer LatentDirichletAllocationEstimatorの適合によって得られる。

LightLDA で検出されたトピックの詳細を 指定します。

入力テキストで検出された n グラム (連続する単語のシーケンス) の数のベクトルを生成します。

ITransformer NgramExtractingEstimatorを取り付け、

IEstimator<TTransformer> NgramHashingTransformerの場合は a0//>。

テキスト データ変換コンポーネントを含む名前空間。

IEstimator<TTransformer> CustomStopWordsRemovingTransformerの場合は a0//>。

システムで既に定義されているストップ ワード (最も一般的な単語) の言語固有のリストを削除できるストップ ワード リムーバーを使用します。

ITransformer StopWordsRemovingEstimatorの適合によって得られる。

テキスト ドキュメントのコレクションを数値特徴ベクトルに変換する推定器。 特徴ベクトルは、指定されたオプションに基づいて、単語や文字 n グラムの正規化された数です。

TextFeaturizingEstimatorの詳細オプション。

IEstimator<TTransformer> TextNormalizingTransformerの場合は a0//>。

ITransformer TextNormalizingEstimatorの適合によって得られる。

IEstimator<TTransformer> TokenizingByCharactersTransformerの場合は a0//>。

ITransformer TokenizingByCharactersEstimatorの適合によって得られる。

IEstimator<TTransformer> ITransformerの場合は a0//>。

n グラムを抽出する方法のオプション。

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。

ITransformer WordEmbeddingEstimatorを取り付け、

IEstimator<TTransformer> ITransformerの場合は a0//>。

指定した区切り記号を使用して入力テキストをトークン化します。

ITransformer WordTokenizingEstimatorを取り付け、

テキスト データ変換コンポーネントを含む名前空間。

テキスト データ変換コンポーネントを含む名前空間。

サポートされるさまざまな種類のストップ ワード リムーバーを定義します。

コーパス内のドキュメントに対する単語の重要度を評価するために使用される統計的尺度。 この列挙型はシリアル化されます。

ストップワード言語。 この列挙型はシリアル化されます。

テキスト言語。 この列挙型はシリアル化されます。

テキスト ベクター ノーマライザーの種類。

テキストの大文字と小文字の正規化モード。 この列挙型はシリアル化されます。

使用する単語の埋め込みを指定します。