Compléter le modèle d'inversion de texte
Vous allez maintenant implémenter la partie décodeur du modèle d'inversion de texte, qui convertit le vecteur de contexte produit par l'encodeur en mots inversés.
Vous allez définir deux fonctions, onehot2words() et decoder(). La fonction onehot2words() reçoit une liste d'identifiants et un dictionnaire index2word, puis convertit un tableau de vecteurs one-hot en une liste de mots. La fonction decoder() reçoit le vecteur de contexte (c.-à-d. la liste des identifiants de mots) et le convertit en la liste inversée des mots.
Pour cet exercice, le dictionnaire index2word, le vecteur de contexte context, la fonction encoder() et les fonctions words2onehot() vous seront fournis.
Cette activité fait partie du cours
Traduction automatique avec Keras
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define the onehot2words function that returns words for a set of onehot vectors
def ____(onehot, index2word):
ids = np.____(____, ____=____)
res = [____[____] for id in ids]
return res