HSBC 은행이 번역 실수 때문에 슬로건 리브랜딩에 1,000만 달러를 쓴 적이 있다는 사실을 아시나요?

이제 학습된 모델을 사용해 model.predict()로 영어 문장의 프랑스어 번역을 예측해 보겠습니다. 학습된 모델(model)이 제공됩니다. 이 모델은 10만 개 문장으로 50 epoch 동안 학습되었고, 35,000개 이상 단어로 구성된 검증 세트에서 약 90% 정확도를 달성했습니다. 이 연습 문제는 학습된 모델을 미리 로드하므로 로딩 시간이 조금 더 길 수 있습니다. 또한 단어 인덱스를 단어로 변환할 수 있는 사전(fr_id2word)도 제공됩니다. 마지막으로, 모델에 입력하기 전에 데이터를 전처리하기 위해 앞서 구현한 sents2seqs 함수를 사용합니다.

sents2seqs() 함수가 어떤 입력을 받는지 기억이 안 난다면 help(sents2seqs)를 사용해 확인하세요.

파트 2: 데이터 전처리

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