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  5. Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)

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演習

문맥을 반영해 문장 생성하기

이 연습 문제에서는 사전 학습된 텍스트 생성 모델을 직접 시험해 보겠습니다. 환경에는 이미 model 변수로 모델이 로드되어 있고, initialize_params()와 get_next_token() 함수도 제공되어 있어요.

후자의 함수는 사전 학습된 모델을 사용해 다음 문자를 예측하고, 세 가지 변수를 반환합니다: 다음 문자 next_char, 업데이트된 문장 res, 그리고 다음 예측에 사용할 시프트된 텍스트 seq입니다.

사전 학습된 모델과, 생성할 문장의 시작이 될 문자열을 입력으로 받는 함수를 정의해 보세요. 이렇게 하면 문맥을 반영해 텍스트를 생성할 수 있어요. 100자 제한은 예시일 뿐이므로, 실제 응용에서는 다른 제한을 두거나 제한 없이 생성해도 됩니다.

指示

100 XP
  • initial_text 변수를 initialize_params() 함수에 전달하세요.
  • 카운터가 100에 도달하거나 마침표(r'.')를 찾으면 루프가 멈추도록 조건을 만드세요.
  • 초기값 res, seq를 get_next_token() 함수에 전달해 다음 문자를 얻으세요.
  • 정의한 함수가 생성한 예시 문장을 출력하세요.