mindspore.dataset.text.CharNGram

查看源文件
class mindspore.dataset.text.CharNGram[源代码]

CharNGram 预训练词向量。

将单词或句子表示为字符 n-gram 数量向量，然后使用非线性变换得到低维词向量表示。

classmethod from_file(file_path, max_vectors=None)[源代码]

加载 CharNGram 预训练向量集文件。

参数：

  • file_path (str) - CharNGram 预训练向量集文件路径。

  • max_vectors (int，可选) - 加载预训练向量的数量上限。 大多数预训练向量集是按词频降序排列的。因此，如果内存不足以存放整个向量集，或者出于其他原因， 可以通过该值限制加载的向量数量。默认值： None ，没有上限。

返回：

CharNGram，CharNGram 预训练词向量。

异常：

  • TypeError - 当 file_path 不为str类型。

  • RuntimeError - 当 file_path 文件路径不存在或没有访问权限。

  • TypeError - 当 max_vectors 不为int类型。

  • ValueError - 当 max_vectors 为负数。

样例：

>>> import mindspore.dataset.text as text
>>>
>>> char_n_gram = text.CharNGram.from_file("/path/to/char_n_gram/file", max_vectors=None)
>>> to_vectors = text.ToVectors(char_n_gram)
>>> # Look up a token into vectors according CharNGram model.
>>> word_vector = to_vectors(["word1", "word2"])