Ahora generarás traducciones al francés utilizando un modelo de inferencia entrenado con Teacher Forcing.

Este modelo (nmt_tf) se ha entrenado durante 50 épocas con 100 000 frases, lo que ha permitido alcanzar una precisión de alrededor del 98 % en un conjunto de validación de más de 35 000 frases. Este ejercicio puede tardar más tiempo en inicializarse, ya que es necesario cargar el modelo entrenado. Se te proporciona la función « sents2seqs() ». También se te han asignado dos nuevas funciones:

word2onehot(tokenizer, word, vocab_size) que acepta:

tokenizer: un objeto Keras Tokenizer.
word: cadena que representa una palabra del vocabulario (por ejemplo, « 'apple' »).
vocab_size - Tamaño del vocabulario

probs2word(probs, tok) que acepta:

probs: salida del modelo de la forma. [1,<French Vocab Size>]
tok: un objeto Keras de « Tokenizer » (entrega de resultados).

Puedes echar un vistazo al código fuente de estas funciones escribiendo « print(inspect.getsource(word2onehot)) » y « print(inspect.getsource(probs2word)) » en la consola.

Generación de traducciones a partir del modelo

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