aibox.nlp.estimators.classification.transformer_classifier

Classificador baseado na arquitetura Transformer.

Classes

TransformerClassifier([model_name, epochs, ...])

Classificador Transformer.

class aibox.nlp.estimators.classification.transformer_classifier.TransformerClassifier(model_name: str = 'neuralmind/bert-base-portuguese-cased', epochs: int = 2, batch_size: int = 8, learning_rate: float = 5e-05, random_state: int | None = None, do_lower_case: bool = False)

Base: TransformerEstimator

Classificador Transformer.

Para informações sobre a classe acesse TransformerEstimator.

Parâmetros:

• model_name (str)

• epochs (int)

• batch_size (int)

• learning_rate (float)

• random_state (int | None)

• do_lower_case (bool)

fit(X: list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor | list[str] | ndarray[str_], y: list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor, **kwargs)

Realiza o treinamento do estimador.

Parâmetros:

• X (list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor | list[str] | ndarray[str_]) – features no formato (n_samples, n_features).

• y (list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor) – saída esperada com formato (n_samples,)

• **kwargs – parâmetros extras que podem ser passados para alguns estimadores.

property hyperparameters: dict

Hiper-parâmetros do modelo. Inclui a seed randômica. Estrutura do dicionário varia entre diferentes estimadores.

Retorna:

dicionário de hiper-parâmetros.

property params: dict

Retorna um dicionário com os parâmetros para esse estimador.

Os parâmetros retornados descrevem totalmente o estado do modelo (e,g. pesos de uma rede, superfícies de decisão, estrutura da árvore de decisão, etc).

Retorna:

parâmetros do estimador.

predict(X: list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor | list[str] | ndarray[str_], **kwargs) → ndarray

Realiza a predição utilizando os parâmetros atuais do modelo.

Parâmetros:

• X (list[int] | list[float] | ndarray[int32] | ndarray[float32] | Tensor | list[str] | ndarray[str_]) – dados de entrada com shape (n_samples, n_features).

• **kwargs – parâmetros extras que podem ser passados para alguns estimadores.

Retorna:

predições com shape (n_samples,).

Tipo de retorno:

ndarray

property random_state: int

Seed randômica utilizada pelo estimador.

Retorna:

seed.