Saviez-vous que la banque HSBC a dépensé $10 s de dollars pour changer son slogan à cause d'une erreur de traduction ?

Nous utiliserons le modèle formé pour prédire la traduction française d'une phrase anglaise à l'aide de model.predict(). Le modèle formé vous sera fourni (model). Ce modèle a été entraîné pendant 50 époques sur 100 000 phrases, ce qui lui a permis d'atteindre une précision d'environ 90 % sur un ensemble de validation de plus de 35 000 mots. Le chargement de cet exercice peut prendre plus de temps, car le modèle formé est chargé avant l'exercice. De plus, vous disposerez également d'un dictionnaire (fr_id2word) que vous pourrez utiliser pour convertir les indices de mots en mots. Enfin, vous utiliserez la fonction d'sents2seqs que vous avez implémentée précédemment pour pré-traiter les données avant de les transmettre au modèle.

Vous pouvez utiliser help(sents2seqs) pour vous rappeler ce qui est accepté par la fonction sents2seqs().

Deuxième partie : Pré-traitement des données

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