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NMT の例

この演習では、コース冒頭で少しだけ触れた NMT をさらに発展させます。引き続き、ポルトガル語の短いフレーズを英語に翻訳します。

いくつかのサンプル文は sentences 変数に用意されており、コンソールに表示されています。

また、事前学習済みモデルが model 変数として利用可能で、以下の2つのカスタム関数を使って一部の手順を簡略化します。

  • encode_sequences()：テキストを数値インデックスの系列に変換し、パディングします。
  • translate_many()：事前学習済みモデルを使って、ポルトガル語の文リストを英語へ翻訳します。後ほどこの関数はご自身で実装します。

関数の詳細は help() をご利用ください。pandas パッケージは pd として読み込まれています。

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)

コースを見る

演習の手順

  • encode_sequences() 関数でテキストを前処理し、結果を変数 X に保存します。
  • translate_many() 関数に X を渡して、sentences を翻訳します。
  • 元のリストと翻訳後のリストを列に持つ pd.DataFrame() を作成します。
  • データフレームを出力します。

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。

# Transform text into sequence of indexes and pad
X = ____(sentences)

# Print the sequences of indexes
print(X)

# Translate the sentences
translated = translate_many(model, ____)

# Create pandas DataFrame with original and translated
df = pd.DataFrame({'Original': ____, 'Translated': ____})

# Print the DataFrame
print(____)
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