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tf.edit_distance

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

配列間のレーベンシュタイン距離を計算します。

この動作は、可変長配列(かかるhypothesistruth )として提供各SparseTensor 、及びレーベンシュタイン距離を計算します。あなたはの長さによって編集距離を正規化することができますtruth設定することにより、 normalize trueに。

例えば、以下の入力が与えられます。

 # 'hypothesis' is a tensor of shape `[2, 1]` with variable-length values:
#   (0,0) = ["a"]
#   (1,0) = ["b"]
hypothesis = tf.sparse.SparseTensor(
    [[0, 0, 0],
     [1, 0, 0]],
    ["a", "b"],
    (2, 1, 1))

# 'truth' is a tensor of shape `[2, 2]` with variable-length values:
#   (0,0) = []
#   (0,1) = ["a"]
#   (1,0) = ["b", "c"]
#   (1,1) = ["a"]
truth = tf.sparse.SparseTensor(
    [[0, 1, 0],
     [1, 0, 0],
     [1, 0, 1],
     [1, 1, 0]],
    ["a", "b", "c", "a"],
    (2, 2, 2))

normalize = True
 

この操作は、以下を返します:

 # 'output' is a tensor of shape `[2, 2]` 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
 

hypothesis A SparseTensor仮説配列を含みます。
truth A SparseTensor真実配列を含みます。
normalize bool 。場合はTrue 、レーベンシュタイン距離は、長さによって正規化truth.
name 操作の名前(オプション)。

密なTensorランクとR - 1 、RはのランクであるSparseTensor入力hypothesistruth

TypeError いずれかの場合hypothesistruthありませんSparseTensor