1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Tłumaczenie maszynowe z Keras
Connected

ćwiczenie

Część 1: Model odwracania tekstu – enkoder

Tworzenie prostego modelu odwracania tekstu to świetny sposób, by zrozumieć mechanikę architektury enkoder-dekoder i zasadę działania połączeń między jej elementami. Teraz zaimplementujesz część enkodującą takiego modelu.

Implementacja enkodera została podzielona na dwa ćwiczenia. W tym ćwiczeniu zdefiniujesz pomocniczą funkcję words2onehot(). Funkcja words2onehot() powinna przyjmować listę słów oraz słownik word2index, a następnie konwertować listę słów na tablicę wektorów one-hot. Słownik word2index jest dostępny w przestrzeni roboczej.

Instrukcje

100 XP
  • Przekonwertuj słowa na identyfikatory, używając słownika word2index w funkcji words2onehot().
  • Przekonwertuj identyfikatory słów na wektory one-hot o długości 3 (używając argumentu num_classes) i zwróć wynikową tablicę.
  • Wywołaj funkcję words2onehot() ze słowami I, like i cats, a wynik przypisz do zmiennej onehot.
  • Wyświetl słowa i odpowiadające im wektory one-hot, używając funkcji print() i zip(). Funkcja zip() pozwala iterować po wielu listach jednocześnie.