Ora genererai traduzioni in francese usando un modello di inferenza addestrato con Teacher Forcing.

Questo modello (nmt_tf) è stato addestrato per 50 epoche su 100.000 frasi, raggiungendo circa il 98% di accuratezza su un set di validazione con oltre 35.000 esempi. L'inizializzazione di questo esercizio potrebbe richiedere più tempo perché è necessario caricare il modello addestrato. Ti viene fornita la funzione sents2seqs(). Hai anche a disposizione due nuove funzioni:

word2onehot(tokenizer, word, vocab_size) che accetta:

tokenizer - un oggetto Tokenizer di Keras
word - una stringa che rappresenta una parola del vocabolario (ad es. 'apple')
vocab_size - dimensione del vocabolario

probs2word(probs, tok) che accetta:

probs - un output del modello di forma [1,<French Vocab Size>]
tok - un oggetto Tokenizer di Keras

Puoi dare un'occhiata al codice sorgente di queste funzioni digitando print(inspect.getsource(word2onehot)) e print(inspect.getsource(probs2word)) nella console.

Uso del word embedding per la traduzione automatica

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