Esempi di generazione di testo
In questo esercizio farai degli esperimenti con due modelli pre-addestrati per la generazione di testo.
Il primo modello genererà una frase nello stile del personaggio Sheldon della serie TV The Big Bang Theory, mentre il secondo modello genererà un poema in stile Shakespeare fino a 400 caratteri.
I modelli sono caricati nelle variabili sheldon_model e poem_model. Sono inoltre disponibili due funzioni personalizzate per aiutarti a generare testo: generate_sheldon_phrase() e generate_poem(). Entrambe ricevono come parametri il modello pre-addestrato e una stringa di contesto.
Questo esercizio fa parte del corso
Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per il Language Modeling con Keras
Istruzioni dell'esercizio
- Usa la funzione predefinita
generate_sheldon_phrase()con i parametrisheldon_modelesheldon_contexte salva l'output nella variabilesheldon_phrase. - Stampa la frase ottenuta.
- Salva il testo fornito nella variabile
poem_context. - Stampa il poema generato applicando la funzione
generate_poem()con i parametripoem_modelepoem_context.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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))