mindspore.ops.EditDistance
- class mindspore.ops.EditDistance(normalize=True)[源代码]
计算Levenshtein编辑距离。它用于测量两个序列的相似性。输入是可变长度的序列,由SpaseTensors(hypothesis_indices, hypothesis_values, hypothesis_shape)和(truth_indices, truth_values, truth_shape)提供。
\[\begin{split}\operatorname{lev}_{a, b}(i, j)=\left\{\begin{array}{ll} \max (i, j) \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \quad \ \text { if } \min (i, j)=0 \\ \min \left\{\begin{array}{ll} \operatorname{lev}_{a, b}(i-1, j)+1 & \\ \operatorname{lev}_{a, b}(i, j-1)+1 & \text { otherwise. } \\ \operatorname{lev}_{a, b}(i-1, j-1)+1_{\left(a_{i} \neq b_{j}\right)} \end{array}\right. & \end{array}\right.\end{split}\]其中 \(a\) 表示预测值, \(b\) 表示真实值。为了便于理解,这里的i和j可以被视为a和b的长度。
警告
如果输入 truth_indices 或者 hypothesis_indices 不是有序的, 可能会导致计算结果不符合预期, 建议调用该接口之前确保输入的稀疏张量 truth_indices 和 hypothesis_indices 都是升序排列的。
- 参数:
normalize (bool) - 如果为
True
,则编辑距离将按真实值长度标准化。默认值:True
。
- 输入:
hypothesis_indices (Tensor) - 预测列表的索引。类型为Tensor,数据类型为int64,其shape为 \((N, R)\) 。
hypothesis_values (Tensor) - 预测列表的值。类型为Tensor,必须是长度为N的一维向量。
hypothesis_shape (Tensor) - 预测列表的shape。类型为Tensor,必须是长度为R的向量,数据类型为int64。只能是常量。
truth_indices (Tensor) - 真实列表的索引。类型为Tensor,数据类型为int64,其shape为 \((M, R)\) 。
truth_values (Tensor) - 真实列表的值。类型为Tensor,必须是长度为M的一维向量。
truth_shape (Tensor) - 真实列表的shape。类型为Tensor,必须是长度为R的向量,数据类型为int64。只能是常量。
- 输出:
Tensor,其秩为 R-1 ,数据类型为float32。
- 异常:
TypeError - 如果 normalize 不是bool。
- 支持平台:
Ascend
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor >>> import mindspore.nn as nn >>> from mindspore import ops >>> class EditDistance(nn.Cell): ... def __init__(self, hypothesis_shape, truth_shape, normalize=True): ... super(EditDistance, self).__init__() ... self.edit_distance = ops.EditDistance(normalize) ... self.hypothesis_shape = hypothesis_shape ... self.truth_shape = truth_shape ... ... def construct(self, hypothesis_indices, hypothesis_values, truth_indices, truth_values): ... return self.edit_distance(hypothesis_indices, hypothesis_values, self.hypothesis_shape, ... truth_indices, truth_values, self.truth_shape) ... >>> hypothesis_indices = Tensor(np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]).astype(np.int64)) >>> hypothesis_values = Tensor(np.array([1, 2, 3]).astype(np.float32)) >>> hypothesis_shape = Tensor(np.array([1, 1, 2]).astype(np.int64)) >>> truth_indices = Tensor(np.array([[0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 1, 0], [1, 0, 1]]).astype(np.int64)) >>> truth_values = Tensor(np.array([1, 3, 2, 1]).astype(np.float32)) >>> truth_shape = Tensor(np.array([2, 2, 2]).astype(np.int64)) >>> edit_distance = EditDistance(hypothesis_shape, truth_shape) >>> output = edit_distance(hypothesis_indices, hypothesis_values, truth_indices, truth_values) >>> print(output) [[1. 1.] [1. 1.]]