TorchSharpCatalog.QuestionAnswer 方法
定义
重要
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重载
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
为问答微调 ROBERTA 模型。 任何句子的限制为 512 个标记。 每个单词通常映射到单个标记，并且我们自动添加 2 个特定标记 (开始标记和分隔符标记) 因此，一般来说，对于所有句子，此限制为 510 字。 |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
为问答微调 ROBERTA 模型。 任何句子的限制为 512 个标记。 每个单词通常映射到单个标记，并且我们自动添加 2 个特定标记 (开始标记和分隔符标记) 因此，一般来说，对于所有句子，此限制为 510 字。 |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
为问答微调 ROBERTA 模型。 任何句子的限制为 512 个标记。 每个单词通常映射到单个标记，并且我们自动添加 2 个特定标记 (开始标记和分隔符标记) 因此，一般来说，对于所有句子，此限制为 510 字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options options);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As QATrainer.Options) As QATrainer参数
- options
- QATrainer.Options
QA 的选项。
返回
适用于
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
为问答微调 ROBERTA 模型。 任何句子的限制为 512 个标记。 每个单词通常映射到单个标记，并且我们自动添加 2 个特定标记 (开始标记和分隔符标记) 因此，一般来说，对于所有句子，此限制为 510 字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string contextColumnName = "Context", string questionColumnName = "Question", string trainingAnswerColumnName = "TrainingAnswer", string answerIndexColumnName = "AnswerIndex", string predictedAnswerColumnName = "Answer", string scoreColumnName = "Score", int topK = 3, int batchSize = 4, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional contextColumnName As String = "Context", Optional questionColumnName As String = "Question", Optional trainingAnswerColumnName As String = "TrainingAnswer", Optional answerIndexColumnName As String = "AnswerIndex", Optional predictedAnswerColumnName As String = "Answer", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional topK As Integer = 3, Optional batchSize As Integer = 4, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As QATrainer参数
- contextColumnName
- String
问题的上下文。
- questionColumnName
- String
被问到的问题。
- trainingAnswerColumnName
- String
用于训练模型的答案。
- answerIndexColumnName
- String
上下文中该答案的起始字符索引。
- predictedAnswerColumnName
- String
模型在推理过程中预测的答案。
- scoreColumnName
- String
预测答案的分数。
- topK
- Int32
你希望为给定问题返回多少个排名靠前的结果。
- batchSize
- Int32
批处理中的行数。
- maxEpochs
- Int32
循环访问训练集的最大次数。
- architecture
- BertArchitecture
模型的体系结构。 默认为 Roberta。
- validationSet
- IDataView
训练时用于提高模型质量的验证集。