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ポルトガル語を英語に翻訳する

コース最後の演習です。ここまで来たことをお祝いします！

ここでは、翻訳に NMT モデルを使う方法を学びます。

ポルトガル語の短いフレーズをエンコードし、英語の短いフレーズにデコードするモデルはすでに事前学習済みで、model 変数に読み込まれています。

また、関数 predict_one() も読み込まれています。詳細は help() を使用してください。データセットは test（生テキスト）と X_test（トークン化済み）の各変数で利用できます。

これから、文のリストを翻訳する関数を定義します。パラメータのうち、sentences は翻訳対象のフレーズのリスト、index_to_word は英語の語彙について数値インデックスをキー、単語を値とする dict で、en_index_to_word 変数に読み込まれています。

モデルのサマリーは参考のためにすでに出力されています。

この演習はコースの一部です

Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)

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演習の手順

  • フレーズの enumerate() したイテレータをループ処理します。
  • 事前に読み込まれている関数 predict_one() を使って、各フレーズを翻訳します。
  • 翻訳結果を表示します。
  • 定義した関数を呼び出し、X_test 変数の先頭10件を翻訳します。

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。

# Function to predict many phrases
def predict_many(model, sentences, index_to_word, raw_dataset):
    for i, sentence in ____(sentences):
        # Translate the Portuguese sentence
        translation = ____(model, sentence, index_to_word)
        
        # Get the raw Portuguese and English sentences
        raw_target, raw_src = raw_dataset[i]
        
        # Print the correct Portuguese and English sentences and the predicted
        print('src=[%s], target=[%s], predicted=[%s]' % (raw_src, raw_target, ____))

____(model, X_test[____], en_index_to_word, test)
コードを編集して実行