Générer une phrase avec contexte

Dans cet exercice, vous allez expérimenter un modèle préentraîné de génération de texte. Le modèle est déjà chargé dans l’environnement dans la variable model, ainsi que les fonctions initialize_params() et get_next_token().

Cette dernière utilise le modèle préentraîné pour prédire le prochain caractère et renvoie trois variables : le prochain caractère next_char, la phrase mise à jour res et le texte décalé seq qui sera utilisé pour prédire le suivant.

Vous allez définir une fonction qui reçoit en entrée un modèle préentraîné et une chaîne de caractères qui servira de début à la phrase générée. C’est une bonne pratique pour générer du texte avec du contexte. La limite de 100 caractères n’est qu’un exemple ; dans vos applications, vous pouvez utiliser d’autres limites (ou même aucune).

Cet exercice fait partie du cours

Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour la modélisation du langage avec Keras

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Instructions

Passez la variable initial_text à la fonction initialize_params().
Créez des conditions pour arrêter la boucle lorsque le compteur atteint 100 ou qu’un point (r'.') est trouvé.
Passez les valeurs initiales res, seq à la fonction get_next_token() pour obtenir le prochain caractère.
Affichez la phrase d’exemple générée par la fonction définie.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

def generate_phrase(model, initial_text):
    # Initialize variables  
    res, seq, counter, next_char = initialize_params(____)
    
    # Loop until stop conditions are met
    while counter < ____ ____ next_char != r'.':
      	# Get next char using the model and append to the sentence
        next_char, res, seq = get_next_token(model, ____, ____)
        # Update the counter
        counter = counter + 1
    return res
  
# Create a phrase
print(____(model, "I am not insane, "))

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