Część 1: Polowanie na skarb

Właśnie wygrałeś(-aś) w pełni opłaconą wycieczkę na bujną tropikalną wyspę. Podczas wędrówki natknąłeś(-ęłaś) się na starożytną mapę skarbów wskazującą drogę do wielkiego skarbu – z tajemnymi wiadomościami zapisanymi za pomocą jedynek i zer. Dzięki temu kursowi od razu rozpoznajesz, że to ciąg wektorów zakodowanych metodą onehot. Masz też szczęście – udało ci się znaleźć odwzorowanie słów na indeksy, dzięki któremu wiesz, które słowo odpowiada któremu identyfikatorowi.

Teraz musisz odszyfrować tajną wiadomość i dowiedzieć się, co mówi ta mapa. Do dyspozycji masz macierz treasure_map o wymiarach liczba zdań × liczba słów × długość wektora onehot. Masz też słownik Pythona index2word, który przypisuje identyfikatorowi odpowiadające mu słowo.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Tłumaczenie maszynowe z Keras

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Pobierz identyfikatory słów dla wektorów onehot z macierzy treasure_map (wymiar wektora onehot to ostatni wymiar).
Pobierz długość sekwencji (czyli liczbę kroków czasowych) z treasure_map i przypisz ją do zmiennej seq_len.
Pobierz identyfikator słowa w i-tym zdaniu na pozycji t.
Dodaj do listy words słowo typu String (czyli samo słowo, nie jego identyfikator) odpowiadające wartości wid.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Get the word IDs from the treasure map
word_ids = ____.____(____, axis=____)
# Get the sequence length from the treasure map
seq_len = treasure_map.shape[____]

for i in range(treasure_map.shape[0]):
	words = []
	for t in range(seq_len):
      	# Get the word ID for the i-th sentence and t-th position
	    wid = word_ids[i, ____]
	    if wid != 0:
          	# Append the word corresponding to wid
	        words.append(____[____])
	print("Instruction ", i+1, ": ", ' '.join(words))

Edytuj i uruchom kod