Kompletny model odwracania tekstu
Teraz zaimplementujesz część dekodera modelu odwracania tekstu, która przekształca wektor kontekstu z enkodera na odwrócone słowa.
Zdefiniujesz dwie funkcje: onehot2words() i decoder(). Funkcja onehot2words() przyjmuje listę identyfikatorów oraz słownik index2word i konwertuje tablicę wektorów one-hot na listę słów. Funkcja decoder() przyjmuje wektor kontekstu (czyli listę identyfikatorów słów) i przekształca go na odwróconą listę słów.
W tym ćwiczeniu słownik index2word, wektor kontekstu context, funkcja encoder() oraz funkcja words2onehot() są już dostarczone.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Tłumaczenie maszynowe z Keras
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define the onehot2words function that returns words for a set of onehot vectors
def ____(onehot, index2word):
ids = np.____(____, ____=____)
res = [____[____] for id in ids]
return res