Comprensión de los vectores one-hot
Aquí aprenderás a generar vectores codificados one-hot a partir de palabras. La codificación one-hot es una transformación común que se aplica a las palabras para representarlas numéricamente.
Utilizarás la función Keras « to_categorical() » para crear vectores one-hot. La función « to_categorical() » espera una secuencia de números enteros como entrada. Por lo tanto, se proporciona un diccionario word2index que se puede utilizar para convertir una palabra en un número entero.
Para completar con éxito este ejercicio, también tendrás que utilizar la función integrada de Python « zip() ». La función « zip() » te permite iterar varias cosas a la vez. Por ejemplo, si tienes dos listas xx y yy de la misma longitud, al llamar a for x,y in zip(xx,yy) puedes acceder a cada uno de los elementos x y y de las listas de forma iterativa.
Este ejercicio forma parte del curso
Traducción automática con Keras
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)