Ejemplo de NMT

Este ejercicio tiene como objetivo ampliar los conocimientos previos sobre NMT que has adquirido al inicio del curso. Continuarás traduciendo pequeñas frases del portugués al inglés.

Hay algunas frases de ejemplo disponibles en la variable sentences y se imprimen en la consola.

Además, hay un modelo preentrenado disponible en la variable model y utilizarás dos funciones personalizadas para simplificar algunos pasos:

encode_sequences(): Cambia los textos en secuencias de índices numéricos y rellénalos.
translate_many(): Utiliza el modelo preentrenado para traducir una lista de frases del portugués al inglés. Más adelante, programarás esta función tú mismo.

Para obtener más información sobre las funciones, utiliza help(). El paquete pandas se carga como pd.

Este ejercicio forma parte del curso

Redes neuronales recurrentes (RNN) para el modelado del lenguaje con Keras

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Instrucciones del ejercicio

Utiliza la función « encode_sequences() » para preprocesar los textos y guardar los resultados en la variable « X ».
Traduce sentences utilizando la función translate_many() pasando X como parámetro.
pd.DataFrame() Crea un archivo de texto con las listas originales y traducidas como columnas.
Imprime el marco de datos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Transform text into sequence of indexes and pad
X = ____(sentences)

# Print the sequences of indexes
print(X)

# Translate the sentences
translated = translate_many(model, ____)

# Create pandas DataFrame with original and translated
df = pd.DataFrame({'Original': ____, 'Translated': ____})

# Print the DataFrame
print(____)

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