NerTrainer クラス
定義
重要
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IEstimator<TTransformer>ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングしてテキストを分類するための 。
public class NerTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<Microsoft.ML.Data.VBuffer<uint>,Microsoft.ML.Data.VBuffer<long>>type NerTrainer = class
inherit NasBertTrainer<VBuffer<uint32>, VBuffer<int64>>Public Class NerTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of VBuffer(Of UInteger), VBuffer(Of Long))- 継承
注釈
このトレーナーを作成するには、 NER を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列のデータは 、文字列 型のベクターである必要があり、文の列は 型TextDataViewTypeである必要があります。
このトレーナーからは、以下の列が出力されます。
| 出力列の名前 | 列の型 | 説明 |
|---|---|---|
PredictedLabel |
キー型のベクター | 予測ラベルのインデックス。 その値が i の場合、実際のラベルはキーと値の入力ラベルの型の i 番目のカテゴリになります。 |
| -- | -- | |
| 機械学習タスク | 多クラス分類 | |
| 正規化は必要ですか? | いいえ | |
| キャッシュは必要ですか? | いいえ | |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | Microsoft.ML.TorchSharp および libtorch-cpu または libtorch-cuda-11.3、または OS 固有のバリアントのいずれか。 | |
| ONNX にエクスポート可能 | いいえ |
トレーニング アルゴリズムの詳細
名前付きエンティティ認識を目的として、既存の事前トレーニング済みの NAS-BERT roBERTa モデルを利用してディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングします。
メソッド
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer>ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングしてテキストを分類するための 。 (継承元 TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer>ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングしてテキストを分類するための 。 (継承元 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |