距離の編集

パブリック最終クラスEditDistance

(おそらく正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。

入力は、SparseTensor によって提供される可変長シーケンス (仮説インデックス、仮説値、仮説形状) および (真実インデックス、真実値、真実形状) です。

入力は次のとおりです。

ネストされたクラス

クラスEditDistance.オプションEditDistanceのオプションの属性

パブリックメソッド

出力<浮動小数点>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
静的 <T> EditDistance
create (スコープscope、オペランド<Long>仮説Indices、オペランド<T>仮説Values、オペランド<Long>仮説シェイプ、オペランド<Long>truthIndices、オペランド<T>truthValues、オペランド<Long>truthShape、 Options...オプション)
新しい EditDistance 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
静的EditDistance.Options
正規化(ブール正規化)
出力<浮動小数点>
出力()
ランク R - 1 の密浮動小数点テンソル。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <Float> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static EditDistance create (スコープscope、オペランド<Long>仮説Indices、オペランド<T>仮説Values、オペランド<Long>仮説Shape、オペランド<Long>truthIndices、オペランド<T>truthValues、オペランド<Long>truthShape、 Options...オプション)

新しい EditDistance 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
仮説インデックス仮説リストのインデックスは SparseTensor です。これは N x R の int64 行列です。
仮説値仮説リストの値は SparseTensor です。これは長さ N のベクトルです。
仮説形状仮説リスト SparseTensor の形状。これは R 長ベクトルです。
真実のインデックス真理リストのインデックスは SparseTensor です。これは M x R int64 行列です。
真実の価値観真理リスト SparseTensor の値。これは長さ M のベクトルです。
真実の形真実のインデックス、ベクトル。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • EditDistance の新しいインスタンス

public static EditDistance.Options正規化(ブール正規化)

パラメーター
ノーマライズブール値 (true の場合、編集距離は真実の長さによって正規化されます)。

出力は次のとおりです。

public Output <Float>出力()

ランク R - 1 の密浮動小数点テンソル。

入力例の場合:

// 仮説は、可変長の値を持つ 2x1 行列を表します: // (0,0) = ["a"] // (1,0) = ["b"] Inspection_indices = [[0, 0, 0], [1, 0, 0]] 仮説値 = ["a", "b"] 仮説形状 = [2, 1, 1]

// 真実は可変長値を持つ 2x2 行列を表します: // (0,0) = [] // (0,1) = ["a"] // (1,0) = ["b", " c"] // (1,1) = ["a"] true_indices = [[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0] ] 真実値 = ["a", "b", "c", "a"] 真実形状 = [2, 2, 2] 正規化 = true

出力は次のようになります。

// 出力は、編集距離が真理の長さで正規化された 2x2 行列です。 Output = [[inf, 1.0], // (0,0): 真実なし、(0,1): 仮説なし [0.5, 1.0]] // (1,0): 加算、(1,1):仮説がない