Začněte nyníZačněte zdarma

Překlad z portugalštiny do angličtiny

Tohle je poslední cvičení kurzu – gratulujeme, že jsi až tady!

Naučíš se, jak používat modely NMT k vytváření překladů.

Model, který kóduje krátké portugalské fráze a dekóduje je do angličtiny, byl předem natrénován a je načten v proměnné model.

Funkce predict_one() je také již načtena – pro podrobnosti použij help(). Datová sada je dostupná v proměnných test (surový text) a X_test (tokenizovaná data).

Definuješ funkci pro překlad seznamu vět. V parametrech je sentences seznam frází k překladu a index_to_word je dict obsahující číselné indexy jako klíče a anglická slova jako hodnoty – načtený v proměnné en_index_to_word.

Souhrn modelu byl vytištěn pro tvoji potřebu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Projdi enumerovaný iterátor frází pomocí smyčky.
  • Použij předem načtenou funkci predict_one() k přeložení jedné fráze.
  • Vypiš výsledek překladu.
  • Zavolej definovanou funkci a přelož prvních 10 frází z proměnné X_test.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Function to predict many phrases
def predict_many(model, sentences, index_to_word, raw_dataset):
    for i, sentence in ____(sentences):
        # Translate the Portuguese sentence
        translation = ____(model, sentence, index_to_word)
        
        # Get the raw Portuguese and English sentences
        raw_target, raw_src = raw_dataset[i]
        
        # Print the correct Portuguese and English sentences and the predicted
        print('src=[%s], target=[%s], predicted=[%s]' % (raw_src, raw_target, ____))

____(model, X_test[____], en_index_to_word, test)
Upravit a spustit kód