Exemples de génération de texte
Dans cet exercice, vous allez expérimenter deux modèles pré-entraînés pour la génération de texte.
Le premier modèle génèrera une phrase inspirée du personnage Sheldon de la série The Big Bang Theory, et le second modèle générera un poème à la Shakespeare jusqu’à 400 caractères.
Les modèles sont chargés dans les variables sheldon_model et poem_model. De plus, deux fonctions personnalisées pour vous aider à générer du texte sont disponibles : generate_sheldon_phrase() et generate_poem(). Toutes deux reçoivent le modèle pré-entraîné et une chaîne de contexte comme paramètres.
Cet exercice fait partie du cours
Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour la modélisation du langage avec Keras
Instructions
- Utilisez la fonction prédéfinie
generate_sheldon_phrase()avec les paramètressheldon_modeletsheldon_context, puis stockez la sortie dans la variablesheldon_phrase. - Affichez la phrase obtenue.
- Stockez le texte fourni dans la variable
poem_context. - Affichez le poème généré en appliquant la fonction
generate_poem()avec les paramètrespoem_modeletpoem_context.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Context for Sheldon phrase
sheldon_context = "I’m not insane, my mother had me tested. "
# Generate one Sheldon phrase
sheldon_phrase = ____(sheldon_model, sheldon_context)
# Print the phrase
print(____)
# Context for poem
____ = "May thy beauty forever remain"
# Print the poem
print(generate_poem(____, poem_context))