tensorflow::ops::EditDistance

Calcula a Distância de Edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).

Resumo

As entradas são sequências de comprimento variável fornecidas por SparseTensors (hypothesis_indices, hypothesis_values, hypothesis_shape) e (truth_indices, truth_values, truth_shape).

Os parâmetros de entrada são:

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• hypothesis_indices: Os índices da lista de hipóteses SparseTensor. Trata-se de uma matriz int64 de tamanho N x R.
• hypothesis_values: Os valores da lista de hipóteses SparseTensor. Este é um vetor de comprimento N.
• hypothesis_shape: O formato do tensor esparso da lista de hipóteses. Este é um vetor de comprimento R.
• truth_indices: Os índices da lista verdade SparseTensor. Trata-se de uma matriz int64 de tamanho M x R.
• truth_values: Os valores da lista verdade SparseTensor. Este é um vetor de comprimento M.
• truth_shape: índices de verdade, vetor.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• normalizar: booleano (se verdadeiro, as distâncias de edição são normalizadas pelo comprimento da verdade).

O resultado é:

Devoluções:

• Output : Um tensor de ponto flutuante denso com classificação R - 1.

Para o exemplo de entrada:

// 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

O resultado será:

// 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  

Atributos públicos

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
)