flux tensoriel : : opérations : : ModifierDistance

Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).

Résumé

Les entrées sont des séquences de longueur variable fournies par SparseTensors (hypothesis_indices, hypothesis_values, hypothesis_shape) et (truth_indices, Truth_values, Truth_shape).

Les entrées sont :

Arguments :

• scope : un objet Scope
• hypothese_indices : Les indices de la liste d'hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'une matrice N x R int64.
• hypothese_values : les valeurs de la liste d’hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur N.
• hypothese_shape : forme de la liste d'hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur R.
• Truth_indices : Les indices de la liste de vérité SparseTensor. Il s'agit d'une matrice M x R int64.
• Truth_values : les valeurs de la liste de vérité SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur M.
• Truth_shape : indices de vérité, vecteur.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• normalize : booléen (si vrai, les distances d'édition sont normalisées par la longueur de vérité).

Le résultat est :

Retours :

• Output : Un tenseur float dense de rang R - 1.

Pour l'exemple d'entrée :

// 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

Le résultat sera :

// 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  

Attributs publics

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
)