वन-हॉट वेक्टर समझना
यहाँ आप शब्दों से वन-हॉट एन्कोडेड वेक्टर बनाना सीखेंगे. वन-हॉट एन्कोडिंग शब्दों को संख्यात्मक रूप में दर्शाने के लिए किया जाने वाला एक सामान्य ट्रांसफ़ॉर्मेशन है.
आप Keras के to_categorical() फंक्शन का उपयोग करके वन-हॉट वेक्टर बनाएँगे. to_categorical() फंक्शन इनपुट के रूप में इंटीजर की एक सीक्वेंस लेता है. इसलिए, एक word2index डिक्शनरी दी गई है जिसका उपयोग किसी शब्द को इंटीजर में बदलने के लिए किया जा सकता है.
इस अभ्यास को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए आपको बिल्ट-इन Python zip() फंक्शन का भी उपयोग करना होगा. zip() फंक्शन आपको एक साथ कई चीज़ों पर इटरेट करने देता है. उदाहरण के लिए, अगर आपके पास समान लंबाई की दो लिस्ट xx और yy हैं, तो for x,y in zip(xx,yy) लिखकर आप लिस्टों के प्रत्येक x और y एलिमेंट को क्रमशः एक्सेस कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Machine Translation
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)