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Übersetze Portugiesisch ins Englische

Das ist die letzte Übung des Kurses, herzlichen Glückwunsch, dass du es bis hierher geschafft hast!

Du lernst, wie man NMT-Modelle für Übersetzungen nutzt.

Ein Modell, das kurze portugiesische Phrasen codiert und in kurze englische Phrasen decodiert, wurde vorab trainiert und in die Variable „ model ” geladen.

Außerdem ist die Funktion „ predict_one() “ schon geladen. Schau dir „ help() “ an, um mehr zu erfahren. Der Datensatz ist über die Variablen „ test “ (Rohtext) und „ X_test “ (tokenisiert) verfügbar.

Du definierst eine Funktion, die eine Liste von Sätzen übersetzt. In den Parametern ist „ sentences “ eine Liste der zu übersetzenden Ausdrücke, „ index_to_word “ ist ein „ dict “, das numerische Indizes als Schlüssel und Wörter als Werte für die englische Sprache enthält und in die Variable „ en_index_to_word “ geladen wird.

Die Modellzusammenfassung wurde ausgedruckt und liegt dir zur Ansicht vor.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Rekursive neuronale Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung mit Keras

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Anleitung zur Übung

  • Durchlaufe den Aufzählungsiterator der Phrasen.
  • Benutz die vorinstallierte Funktion „ predict_one() “, um einen Satz zu übersetzen.
  • Druck das Übersetzungsergebnis aus.
  • Ruf die Funktion auf, um die ersten 10 Sätze aus der Variablen „ X_test ” zu übersetzen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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)
Code bearbeiten und ausführen