텍스트 뒤집기 모델 완성하기
이제 텍스트 뒤집기 모델의 디코더 부분을 구현해 보겠습니다. 디코더는 인코더에서 나온 컨텍스트 벡터를 받아 단어 순서를 뒤집어 줍니다.
두 개의 함수 onehot2words()와 decoder()를 정의해야 합니다. onehot2words() 함수는 id 목록과 사전 index2word를 입력으로 받아, 원-핫 벡터 배열을 단어 목록으로 변환합니다. decoder() 함수는 컨텍스트 벡터(즉, 단어 id 목록)를 받아 뒤집힌 단어 id 목록을 단어로 변환합니다.
이 연습 문제에서는 index2word 사전, 컨텍스트 벡터 context, encoder() 함수, words2onehot() 함수가 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 배우는 Machine Translation
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define the onehot2words function that returns words for a set of onehot vectors
def ____(onehot, index2word):
ids = np.____(____, ____=____)
res = [____[____] for id in ids]
return res