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テキスト生成の例

この演習では、テキスト生成用に事前学習された2つのモデルを試します。

1つ目のモデルは、TV番組 The Big Bang Theory のキャラクター Sheldon の話し方に基づいて1つのフレーズを生成します。2つ目のモデルは、最大400文字までの Shakespeare 風の詩を生成します。

モデルはそれぞれ sheldon_model と poem_model という変数に読み込まれています。テキスト生成を支援するための2つの独自関数 generate_sheldon_phrase() と generate_poem() も用意されています。どちらの関数も、事前学習済みモデルとコンテキスト文字列を引数に取ります。

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

  • 定義済み関数 generate_sheldon_phrase() に sheldon_model と sheldon_context を渡して実行し、出力を sheldon_phrase 変数に保存します。
  • 得られたフレーズを出力します。
  • 指定されたテキストを poem_context 変数に保存します。
  • poem_model と poem_context を引数に generate_poem() を適用して生成された詩を出力します。

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。

# 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))
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