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  3. Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)
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연습 문제

모델 입력을 위한 텍스트 데이터 준비

앞서 단어에 대한 인덱스 사전과 그 반대 사전을 만드는 방법을 배웠습니다. 이 연습 문제에서는 텍스트를 문자 단위로 분할하고, 지도 학습을 위한 데이터 준비를 이어서 진행해 보겠습니다.

텍스트를 문자 단위로 나누는 방식이 다소 낯설게 느껴질 수 있지만, 텍스트 생성(task)에서는 흔히 사용하는 방법입니다. 또한 데이터 준비 과정은 동일하고, 달라지는 점은 텍스트를 분할하는 방식뿐입니다.

고정 길이의 텍스트 목록과 그 레이블(해당 텍스트 다음에 올 문자)로 구성된 학습 데이터를 만들게 됩니다.

sheldon_quotes 변수에 들어 있는 Sheldon(The Big Bang Theory)의 인용문 데이터셋을 계속 사용합니다.

print_examples() 함수는 변환된 데이터의 쌍을 출력해 보여줍니다. 자세한 내용은 help()를 사용해 확인하세요.

지침

100 XP
  • step을 2로, chars_window를 10으로 정의하세요.
  • 다음 문장을 sentences 변수에 추가하세요.
  • 텍스트 sheldon에서 올바른 위치의 문자를 next_chars 변수에 추가하세요.
  • print_examples() 함수를 사용해 문장 10개와 다음 문자를 출력하세요.