Platform For AI:セマンティックベクトル距離

Machine Learning Designerを使用するか、Machine Learning Platform for AIコマンドを実行してコンポーネントを設定できます。

• Machine Learning Designerでコンポーネントを構成する

  タブ	パラメーター	説明
  フィールド設定	ID列	ID列の名前。 このパラメーターはデフォルトで空です。これは、入力テーブル内のすべてのベクトルが計算に使用されることを示します。 ID列には、2番目の入力ポートを使用してインポートされたIDリストが含まれます。 各IDはセルを占有する。 例: 1 2 4 6 8
  	ベクトル列	ベクトルを含む列の名前。 例: f1、f2
  パラメーター設定	出力する最も近いベクトルの数	出力の最も近いベクトルの数。 既定値：5
  	距離計算モード	ベクトル間の距離を計算するために使用されるメソッド。 有効な値： euclidean cosine manhattan デフォルト値: Euclidean。
  	距離しきい値	ベクトル間の距離のしきい値。 閾値は、2つのベクトル間の距離がこの値より小さい場合に提供される。 デフォルト値: + ∞ 。
  チューニング	コンピューティングコア	計算に使用されるコアの数。 値は自動的に割り当てられます。
  	コアあたりのメモリサイズ (単位: MB)	各コアのメモリサイズ。 値は自動的に割り当てられます。

• Machine Learning Platform for AIコマンド

  PAI -name SemanticVectorDistance 
      -project algo_public    
      -DinputTableName="test_input"    
      -DoutputTableName="test_output"    
      -DidColName="word"    
      -DvectorColNames="f0,f1,f2,f3,f4,f5"    
      -Dlifecycle=30

  パラメーター	必須	説明	デフォルト値
  inputTableName	可	入力テーブルの名前。	None
  inputTablePartitions	不可	計算のために入力テーブルから選択されたパーティション。	すべてのパーティション
  outputTableName	可	出力テーブルの名前。	None
  idTableName	不可	ベクトル計算用のベクトルIDテーブルの名前。 テーブルには1つの列のみが含まれ、各行にはベクトルIDが格納されます。 このパラメーターはデフォルトで空です。これは、入力テーブル内のすべてのベクトルが計算に使用されることを示します。	None
  idTablePartitions	不可	計算のためにIDテーブルから選択されたパーティション。 デフォルトでは、すべてのパーティションが計算用に選択されます。	None
  idColName	可	ID列の名前。	3
  vectorColNames	不可	ベクトルを含む列の名前。 例: f1、f2	None
  topN	不可	出力の最も近いベクトルの数。 有効値: [1,+ ∞] 。	5
  distanceType	不可	ベクトル間の距離を計算するために使用されるメソッド。	euclidean
  distanceThreshold	不可	ベクトル間の距離のしきい値。 閾値は、2つのベクトル間の距離がこの値より小さい場合に提供される。 有効値 :( 0,+ ∞) 。	+∞
  ライフサイクル	不可	入力テーブルのライフサイクル。 値は正の整数でなければなりません。	None
  coreNum	不可	計算に使用されるコアの数。 値は正の整数でなければなりません。	システムによって決定される
  memSizePerCore	不可	各コアのメモリサイズ。 値は正の整数でなければなりません。	システムによって決定される

出力テーブルには、original_id、near_id、distance、rankの4つの列があります。