ワンホットベクトルを理解する
ここでは、単語からワンホットエンコードされたベクトルを生成する方法を学びます。ワンホットエンコーディングは、単語を数値で表現するためによく使われる変換です。
Keras の to_categorical() 関数を使ってワンホットベクトルを作成します。to_categorical() は入力として整数のシーケンスを想定しています。そのため、単語を整数に変換するための word2index 辞書が用意されています。
この演習を完了するには、Python 組み込みの zip() 関数も使用します。zip() は複数のオブジェクトを同時に反復処理できます。例えば、同じ長さのリスト xx と yy がある場合、for x,y in zip(xx,yy) とすると、各ステップでリストの要素 x と y に順番にアクセスできます。
この演習はコースの一部です
Kerasで学ぶMachine Translation
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)