Completa il modello di inversione del testo
Ora implementerai la parte di decoder del modello che inverte il testo, che convertirà il vettore di contesto prodotto dall’encoder in parole invertite.
Definirai due funzioni: onehot2words() e decoder(). La funzione onehot2words() prende in input una lista di ID e un dizionario index2word e converte un array di vettori one-hot in una lista di parole. La funzione decoder() prende in input il vettore di contesto (cioè la lista di ID delle parole) e lo converte nella lista di parole invertita.
Per questo esercizio, ti verranno forniti il dizionario index2word, il vettore di contesto context, la funzione encoder() e la funzione words2onehot().
Questo esercizio fa parte del corso
Traduzione automatica con Keras
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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