Predice el siguiente carácter

En este ejercicio, codificarás la función para predecir el siguiente carácter dado un modelo entrenado. Utilizarás los últimos 20 caracteres para predecir el siguiente. Aprenderás a entrenar el modelo en la siguiente lección, ya que este paso es fundamental antes del entrenamiento del modelo.

Este es el paso inicial para crear reglas para generar oraciones, párrafos, textos cortos u otros bloques de texto según sea necesario.

Las variables n_vocab, chars_window y el diccionario index_to_char ya están cargados en el entorno. Además, ya se han creado las siguientes funciones:

initialize_X(): Transforma el texto introducido en una secuencia de números de índice con la forma correcta.
predict_next_char(): Obtiene el siguiente carácter utilizando el método « .predict() » de la clase de modelo y el diccionario « index_to_char ».

Este ejercicio forma parte del curso

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

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Instrucciones del ejercicio

Define la función get_next_char() y añade los parámetros initial_text y chars_window sin valores predeterminados.
Utiliza la función « initialize_X() » y pasa la variable « char_to_index » para obtener un vector de ceros que se utilizará para la predicción.
Utiliza la función « predict_next_char() » para obtener la predicción y almacenarla en la variable « next_char ».
Imprime el carácter predicho aplicando la función definida en el initial_text dado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

def ____(model, ____, ____, char_to_index, index_to_char):
  	# Initialize the X vector with zeros
    X = ____(initial_text, chars_window, ____)
    
    # Get next character using the model
    ____ = predict_next_char(model, X, ____)
	
    return next_char

# Define context sentence and print the generated text
initial_text = "I am not insane, "
print("Next character: {0}".format(____(model, ____, 20, char_to_index, index_to_char)))

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