क्या आप जानते हैं, एक बार HSBC बैंक को ट्रांसलेशन की गलती की वजह से अपने स्लोगन की री-ब्रांडिंग पर $10 million खर्च करने पड़े?

हम प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके model.predict() के माध्यम से किसी अंग्रेजी वाक्य की फ्रेंच ट्रांसलेशन प्रिडिक्ट करेंगे। आपको प्रशिक्षित मॉडल (model) दिया गया है। इस मॉडल को 50 epochs तक 100,000 वाक्यों पर ट्रेन किया गया है और इसने 35,000+ शब्दों वाले वैलिडेशन सेट पर लगभग 90% सटीकता हासिल की है। यह अभ्यास लोड होने में थोड़ा अधिक समय ले सकता है क्योंकि पहले से प्रशिक्षित मॉडल को लोड किया जाता है। इसके अलावा, आपको एक डिक्शनरी (fr_id2word) भी दी जाएगी, जिसका उपयोग आप शब्द इंडेक्स को वास्तविक शब्दों में बदलने के लिए कर सकते हैं। अंत में, आप वही sents2seqs फंक्शन उपयोग करेंगे जिसे आपने पहले इम्प्लीमेंट किया था, ताकि डेटा को मॉडल में भेजने से पहले प्रीप्रोसेस किया जा सके।

sents2seqs() फंक्शन क्या इनपुट स्वीकार करता है, यह याद करने के लिए आप help(sents2seqs) का उपयोग कर सकते हैं.

भाग 2: डेटा का प्रीप्रोसेसिंग

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