टेक्स्ट जनरेशन के उदाहरण
इस अभ्यास में, आप टेक्स्ट जनरेशन के लिए दो प्री-ट्रेन किए गए मॉडलों पर प्रयोग करेंगे.
पहला मॉडल The Big Bang Theory टीवी शो के किरदार शेल्डन के आधार पर एक वाक्य जनरेट करेगा, और दूसरा मॉडल अधिकतम 400 कैरेक्टर तक का शेक्सपियर-शैली का पोएम जनरेट करेगा.
मॉडल sheldon_model और poem_model वैरिएबल्स में लोड किए गए हैं. साथ ही, टेक्स्ट जनरेट करने में मदद के लिए दो कस्टम फंक्शंस उपलब्ध हैं: generate_sheldon_phrase() और generate_poem(). दोनों फंक्शन प्री-ट्रेन मॉडल और एक कॉन्टेक्स्ट स्ट्रिंग को पैरामीटर्स के रूप में लेते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
अभ्यास निर्देश
- प्री-डिफाइन्ड फंक्शन
generate_sheldon_phrase()कोsheldon_modelऔरsheldon_contextपैरामीटर्स के साथ उपयोग करें और आउटपुट कोsheldon_phraseवैरिएबल में स्टोर करें. - प्राप्त वाक्य को प्रिंट करें.
- दिए गए टेक्स्ट को
poem_contextवैरिएबल में स्टोर करें. poem_modelऔरpoem_contextपैरामीटर्स के साथgenerate_poem()फंक्शन लागू करके जनरेट हुआ पोएम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))