टेक्स्ट रिवर्सिंग मॉडल पूरा करें
अब आप टेक्स्ट रिवर्सिंग मॉडल के डिकोडर भाग को इम्प्लिमेंट करेंगे, जो एन्कोडर से प्राप्त कॉन्टेक्स्ट वेक्टर को उल्टे शब्दों में बदलेगा.
आप दो फंक्शन onehot2words() और decoder() परिभाषित करेंगे. onehot2words() फंक्शन ids की एक लिस्ट और index2word डिक्शनरी लेता है और वन-हॉट वेक्टरों के एरे को शब्दों की लिस्ट में बदलता है. decoder() फंक्शन कॉन्टेक्स्ट वेक्टर (अर्थात् शब्द ids की लिस्ट) लेता है और उसे उल्टे क्रम में शब्दों की लिस्ट में बदलता है.
इस अभ्यास के लिए, index2word डिक्शनरी, कॉन्टेक्स्ट वेक्टर context, encoder() फंक्शन और words2onehot() फंक्शन प्रदान किए जाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Machine Translation
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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