تدفق التوتر:: العمليات:: مسافة التحرير

يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein.

ملخص

المدخلات عبارة عن تسلسلات متغيرة الطول مقدمة من SparseTensors (مؤشرات الفرضية، وقيم الفرضية، وشكل الفرضية) و(مؤشرات الحقيقة، وقيم_الحقيقة، وشكل_الحقيقة).

المدخلات هي:

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• فرضية_مؤشرات: مؤشرات قائمة الفرضيات SparseTensor. هذه مصفوفة N x R int64.
• فرضية_القيم: قيم قائمة الفرضيات SparseTensor. هذا هو متجه بطول N.
• فرضية_الشكل: شكل قائمة الفرضيات SparseTensor. هذا متجه ذو طول R.
• Truth_indices: مؤشرات قائمة الحقيقة SparseTensor. هذه مصفوفة M x R int64.
• Truth_values: قيم قائمة الحقيقة SparseTensor. هذا متجه بطول M.
• Truth_shape: مؤشرات الحقيقة، المتجه.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• تطبيع: منطقي (إذا كان صحيحًا، يتم تسوية مسافات التحرير حسب طول الحقيقة).

الإخراج هو:

العوائد:

• Output : موتر عائم كثيف بالرتبة R - 1.

بالنسبة لإدخال المثال:

// hypothesis represents a 2x1 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = ["a"]
//   (1,0) = ["b"]
hypothesis_indices = [[0, 0, 0],
                      [1, 0, 0]]
hypothesis_values = ["a", "b"]
hypothesis_shape = [2, 1, 1]

// truth represents a 2x2 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = []
//   (0,1) = ["a"]
//   (1,0) = ["b", "c"]
//   (1,1) = ["a"]
truth_indices = [[0, 1, 0],
                 [1, 0, 0],
                 [1, 0, 1],
                 [1, 1, 0]]
truth_values = ["a", "b", "c", "a"]
truth_shape = [2, 2, 2]
normalize = true

سيكون الإخراج:

// output is a 2x2 matrix with edit distances normalized by truth lengths.
output = [[inf, 1.0],  // (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
          [0.5, 1.0]]  // (1,0): addition, (1,1): no hypothesis  

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape
)

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape,
  const EditDistance::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Normalize(
  bool x
)