Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: ChuỗiNGram
#include <string_ops.h> Tạo ngram từ dữ liệu chuỗi rời rạc.
Bản tóm tắt
Op này chấp nhận một tensor rách rưới có 1 chiều rách rưới chỉ chứa các chuỗi và xuất ra một tensor rách rưới có 1 chiều rách rưới chứa ngram của chuỗi đó, nối dọc theo trục trong cùng.
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- data: Các giá trị tensor của tensor chuỗi rời rạc để tạo ngram. Phải là một tensor chuỗi 1D.
- data_splits: Tenxơ phân tách của tenxơ chuỗi rời rạc để tạo ra ngram.
- dấu phân cách: Chuỗi để nối giữa các phần tử của mã thông báo. Sử dụng "" để không có dấu phân cách.
- ngram_widths: Kích thước của ngram cần tạo.
- left_pad: Chuỗi sử dụng để đệm phía bên trái của chuỗi ngram. Chỉ được sử dụng nếu pad_width != 0.
- right_pad: Chuỗi dùng để đệm phía bên phải của chuỗi ngram. Chỉ được sử dụng nếu pad_width != 0.
- pad_width: Số phần tử đệm cần thêm vào mỗi bên của mỗi chuỗi. Lưu ý rằng phần đệm sẽ không bao giờ lớn hơn 'ngram_widths'-1 bất kể giá trị này. Nếu
pad_width=-1 , thì hãy thêm các phần tử max(ngram_widths)-1 .
Trả về:
- ngram
Output : Các giá trị tenxơ của tenxơ rời rạc ngram đầu ra. -
Output ngrams_splits: Tenxơ phân tách của tenxơ ngrams ragged.
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
ChuỗiNGram
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
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::StringNGrams Class Reference\n\ntensorflow::ops::StringNGrams\n=============================\n\n`#include \u003cstring_ops.h\u003e`\n\nCreates ngrams from ragged string data.\n\nSummary\n-------\n\nThis op accepts a ragged tensor with 1 ragged dimension containing only strings and outputs a ragged tensor with 1 ragged dimension containing ngrams of that string, joined along the innermost axis.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- data: The values tensor of the ragged string tensor to make ngrams out of. Must be a 1D string tensor.\n- data_splits: The splits tensor of the ragged string tensor to make ngrams out of.\n- separator: The string to append between elements of the token. Use \"\" for no separator.\n- ngram_widths: The sizes of the ngrams to create.\n- left_pad: The string to use to pad the left side of the ngram sequence. Only used if pad_width != 0.\n- right_pad: The string to use to pad the right side of the ngram sequence. Only used if pad_width != 0.\n- pad_width: The number of padding elements to add to each side of each sequence. Note that padding will never be greater than 'ngram_widths'-1 regardless of this value. If `pad_width=-1`, then add `max(ngram_widths)-1` elements.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) ngrams: The values tensor of the output ngrams ragged tensor.\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) ngrams_splits: The splits tensor of the output ngrams ragged tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [StringNGrams](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a52a1f08705af6ba58d3607b809b3f835)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data_splits, StringPiece separator, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ngram_widths, StringPiece left_pad, StringPiece right_pad, int64 pad_width, bool preserve_short_sequences)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [ngrams](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a447bd501492adc42e453473dd818baf0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [ngrams_splits](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1af326c6b4d4d0f53e7b7360546c807526) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a96bbeebe04843441f8b36c587ed4f1c9) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### ngrams\n\n```text\n::tensorflow::Output ngrams\n``` \n\n### ngrams_splits\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output ngrams_splits\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### StringNGrams\n\n```gdscript\n StringNGrams(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input data_splits,\n StringPiece separator,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ngram_widths,\n StringPiece left_pad,\n StringPiece right_pad,\n int64 pad_width,\n bool preserve_short_sequences\n)\n```"]]
