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Beispiele für die Textgenerierung

In dieser Übung probierst du zwei vorab trainierte Modelle für die Textgenerierung aus.

Das erste Modell macht einen Satz über Sheldon aus der Serie „The Big Bang Theory“, und das zweite Modell schreibt ein Shakespeare-Gedicht mit bis zu 400 Zeichen.

Die Modelle sind in den Variablen „ sheldon_model “ und „ poem_model “ gespeichert. Außerdem gibt's zwei benutzerdefinierte Funktionen, die beim Erstellen von Text helfen: generate_sheldon_phrase() und generate_poem(). Beide kriegen das vortrainierte Modell und eine Kontextzeichenfolge als Parameter.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Rekursive neuronale Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung mit Keras</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende die vordefinierte Funktion „ generate_sheldon_phrase() “ mit den Parametern „ sheldon_model “ und „ sheldon_context “ und speichere das Ergebnis in der Variablen „ sheldon_phrase “.
  • Druck die gefundene Phrase aus.
  • Speicher den Text in der Variablen „ poem_context “.
  • Druck das Gedicht aus, das mit der Funktion „ generate_poem() ” und den Parametern „ poem_model ” und „ poem_context ” erstellt wurde.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Context for Sheldon phrase
sheldon_context = "I’m not insane, my mother had me tested. "

# Generate one Sheldon phrase
sheldon_phrase = ____(sheldon_model, sheldon_context)

# Print the phrase
print(____)

# Context for poem
____ = "May thy beauty forever remain"

# Print the poem
print(generate_poem(____, poem_context))
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