1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
Connected

演習

次の文字を予測する

この演習では、学習済みモデルを使って次の文字を予測する関数を実装します。直前の20文字を用いて次の1文字を予測します。モデルの学習方法は次のレッスンで扱います。これはモデル学習の前段として重要なステップです。

これは、必要に応じて文、段落、短いテキスト、その他のテキストブロックを生成するためのルールを作る最初の一歩です。

変数 n_vocab、chars_window、および辞書 index_to_char はすでに環境に読み込まれています。さらに、以下の関数はあらかじめ用意されています。

  • initialize_X(): テキスト入力を、形状が適切なインデックス番号のシーケンスに変換します。
  • predict_next_char(): モデルクラスの .predict() メソッドと index_to_char 辞書を使って次の文字を取得します。

指示

100 XP
  • 関数 get_next_char() を定義し、デフォルト値なしでパラメータ initial_text と chars_window を追加します。
  • initialize_X() 関数を使い、変数 char_to_index を渡して、予測に用いるゼロベクトルを取得します。
  • predict_next_char() 関数を使って予測を取得し、変数 next_char に保存します。
  • 与えられた initial_text に対して定義した関数を適用し、予測された文字を出力してください。