NMT उदाहरण
यह अभ्यास कोर्स की शुरुआत में आपने जो NMT की झलक देखी थी, उसी पर आगे काम करता है। आप पुर्तगाली की छोटी पंक्तियों को अंग्रेजी में अनुवाद करना जारी रखेंगे.
कुछ सैंपल वाक्य sentences वैरिएबल में उपलब्ध हैं और कंसोल पर प्रिंट किए गए हैं.
साथ ही, एक pre-trained मॉडल model वैरिएबल में उपलब्ध है और आप कुछ चरणों को आसान बनाने के लिए दो कस्टम फंक्शन्स का उपयोग करेंगे:
encode_sequences(): टेक्स्ट को संख्यात्मक इंडेक्स की सीक्वेंसेज़ में बदलता है और उन्हें pad करता है.translate_many(): pre-trained मॉडल का उपयोग करके पुर्तगाली से अंग्रेजी में वाक्यों की सूची का अनुवाद करता है. आगे चलकर आप यह फंक्शन खुद लिखेंगे.
फंक्शन्स पर अधिक जानकारी के लिए help() का उपयोग करें. पैकेज pandas pd नाम से लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
अभ्यास निर्देश
- टेक्स्ट के pre-process के लिए
encode_sequences()फंक्शन का उपयोग करें और नतीजों कोXवैरिएबल में सेव करें. translate_many()फंक्शन का उपयोग करकेsentencesका अनुवाद करें औरXको पैरामीटर के रूप में पास करें.- ओरिजिनल और ट्रांसलेटेड सूचियों को कॉलम्स के रूप में लेकर
pd.DataFrame()बनाएँ. - डेटा फ्रेम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Transform text into sequence of indexes and pad
X = ____(sentences)
# Print the sequences of indexes
print(X)
# Translate the sentences
translated = translate_many(model, ____)
# Create pandas DataFrame with original and translated
df = pd.DataFrame({'Original': ____, 'Translated': ____})
# Print the DataFrame
print(____)