flujo tensor:: operaciones:: StringNGrams
#include <string_ops.h>
Crea ngramas a partir de datos de cadenas irregulares.
Resumen
Esta operación acepta un tensor irregular con 1 dimensión irregular que contiene solo cadenas y genera un tensor irregular con 1 dimensión irregular que contiene ngramas de esa cadena, unidos a lo largo del eje más interno.
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- datos: El tensor de valores del tensor de cuerda irregular del que se van a formar ngramas. Debe ser un tensor de cuerda 1D.
- data_splits: el tensor de divisiones del tensor de cuerda irregular para formar ngramas.
- separador: la cadena que se agregará entre los elementos del token. Utilice "" sin separador.
- ngram_widths: los tamaños de los ngrams a crear.
- left_pad: la cadena que se utilizará para rellenar el lado izquierdo de la secuencia de ngram. Solo se usa si pad_width! = 0.
- right_pad: la cadena que se utilizará para rellenar el lado derecho de la secuencia de ngram. Solo se usa si pad_width! = 0.
- pad_width: el número de elementos de relleno que se agregarán a cada lado de cada secuencia. Tenga en cuenta que el relleno nunca será mayor que 'ngram_widths'-1 independientemente de este valor. Si
pad_width=-1
, agreguemax(ngram_widths)-1
elementos.
Devoluciones:
- Ngramas
Output
: el tensor de valores del tensor irregular de ngramas de salida. -
Output
ngrams_splits: el tensor de división del tensor irregular de ngrams de salida.
Constructores y destructores | |
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StringNGrams (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input data_splits, StringPiece separator, const gtl::ArraySlice< int > & ngram_widths, StringPiece left_pad, StringPiece right_pad, int64 pad_width, bool preserve_short_sequences) |
Atributos públicos | |
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ngrams | |
ngrams_splits | |
operation |
Atributos públicos
ngramas
::tensorflow::Output ngrams
ngrams_splits
::tensorflow::Output ngrams_splits
operación
Operation operation
Funciones públicas
StringNGrams
StringNGrams( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input data_splits, StringPiece separator, const gtl::ArraySlice< int > & ngram_widths, StringPiece left_pad, StringPiece right_pad, int64 pad_width, bool preserve_short_sequences )