Wektory one-hot — podstawy
W tym ćwiczeniu nauczysz się generować wektory zakodowane metodą one-hot na podstawie słów. Kodowanie one-hot to popularna technika przekształcania słów na reprezentację numeryczną.
Do tworzenia wektorów one-hot użyjesz funkcji to_categorical() z biblioteki Keras. Funkcja to_categorical() przyjmuje jako wejście sekwencję liczb całkowitych. Dlatego udostępniony jest słownik word2index, za pomocą którego możesz przekonwertować słowo na liczbę całkowitą.
Aby pomyślnie ukończyć to ćwiczenie, skorzystasz również z wbudowanej funkcji Pythona zip(). Funkcja zip() pozwala iterować po wielu elementach jednocześnie. Na przykład, jeśli masz dwie listy xx i yy o tej samej długości, wywołując for x,y in zip(xx,yy), możesz kolejno uzyskiwać dostęp do każdego elementu x i y obu list.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Tłumaczenie maszynowe z Keras
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)