Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.regression.BertTextRegressorPredictStreamOp
Python 类名：BertTextRegressorPredictStreamOp

功能介绍

与 BERT 文本回归训练组件对应的预测组件。

参数说明

| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| predictionCol | 预测结果列名 | 预测结果列名 | String | ✓ | | |

| inferBatchSize | 推理数据批大小 | 推理数据批大小 | Integer | | | 256 |

| modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | | | null |

| reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | | | null |

| modelStreamFilePath | 模型流的文件路径 | 模型流的文件路径 | String | | | null |

| modelStreamScanInterval | 扫描模型路径的时间间隔 | 描模型路径的时间间隔，单位秒 | Integer | | | 10 |

| modelStreamStartTime | 模型流的起始时间 | 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s) | String | | | null |

代码示例

以下代码仅用于示意，可能需要修改部分代码或者配置环境后才能正常运行！

Python 代码

  1. # If OOM encountered, uncomment the following line and/or use a smaller parallelism
  2. # get_java_class("System").setProperty("direct.reader.policy", "local_file")
  4. url = "http://alink-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/jiqi-temp/tf_ut_files/ChnSentiCorp_htl_small.csv"
  5. schemaStr = "label bigint, review string"
  7. data = CsvSourceStreamOp() \
  8.     .setFilePath(url) \
  9.     .setSchemaStr(schemaStr) \
  10.     .setIgnoreFirstLine(True)
  11. model = CsvSourceBatchOp() \
  12.     .setFilePath("http://alink-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/jiqi-temp/tf_ut_files/bert_text_regressor_model.csv") \
  13.     .setSchemaStr("model_id bigint, model_info string, label_value double")
  15. predict = BertTextRegressorPredictStreamOp(model) \
  16.     .setPredictionCol("pred") \
  17.     .linkFrom(data)
  18. predict.print()
  19. StreamOperator.execute()

Java 代码

  1. import com.alibaba.alink.common.io.directreader.DataBridgeGeneratorPolicy;
  2. import com.alibaba.alink.common.io.directreader.LocalFileDataBridgeGenerator;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.CsvSourceBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
  6. import com.alibaba.alink.operator.stream.regression.BertTextRegressorPredictStreamOp;
  7. import com.alibaba.alink.operator.stream.source.CsvSourceStreamOp;
  8. import org.junit.Test;
  10. public class BertTextRegressorPredictStreamOpTest {
  12.     @Test
  13.     public void testBertTextRegressorPredictStreamOp() throws Exception {
  14.         StreamOperator.setParallelism(2);    // a larger parallelism needs much more memory
  16.         System.setProperty("direct.reader.policy",
  17.             LocalFileDataBridgeGenerator.class.getAnnotation(DataBridgeGeneratorPolicy.class).policy());
  18.         String url = "http://alink-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/jiqi-temp/tf_ut_files/ChnSentiCorp_htl_small.csv";
  19.         String schemaStr = "label double, review string";
  21.         StreamOperator <?> data = new CsvSourceStreamOp()
  22.             .setFilePath(url)
  23.             .setSchemaStr(schemaStr)
  24.             .setIgnoreFirstLine(true);
  25.         BatchOperator <?> model = new CsvSourceBatchOp()
  26.             .setFilePath("http://alink-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/jiqi-temp/tf_ut_files/bert_text_regressor_model.csv")
  27.             .setSchemaStr("model_id bigint, model_info string, label_value double");
  29.         BertTextRegressorPredictStreamOp predict = new BertTextRegressorPredictStreamOp(model)
  30.             .setPredictionCol("pred")
  31.             .linkFrom(data);
  32.         predict.print();
  33.         StreamOperator.execute();
  34.     }
  35. }

运行结果

| label | review | pred | | —- | —- | —- |

| 1.0000 | 距离川沙公路较近,但是公交指示不对,如果是”蔡陆线”的话,会非常麻烦.建议用别的路线.房间较为简单. | 5.0041 |

| 1.0000 | 大堂不错，有四星的样子，房间的设施一般，感觉有点旧，卫生间细节不错，各种配套东西都不错，感觉还可以，有机会再去泰山还要入住。 | 5.2454 |

| 1.0000 | 商务大床房，房间很大，床有2M宽，整体感觉经济实惠不错! | 5.6348 |

| 1.0000 | 装修较旧,特别是地毯的材质颜色显得较脏,与四星的评级很不相称,门童很热情,赞一个 | 3.0199 |

| 1.0000 | 住过好多次这家酒店了，上次来到前台，服务员能准确的报出我的名字，感觉很亲切。四星级就是不一样。而且当天服务员还给我安排了一间商务单间，房间很新，比我订的要好价格没变。说是酒店搞活动，像我们这样的商务客人都有机会享受，不错。 | 6.7312 |

| … | … | … |