Modelo completo de inversão de texto
Agora você vai implementar a parte do decodificador do modelo de reversão de texto, que vai converter o vetor de contexto do codificador em palavras invertidas.
Você vai definir duas funções: onehot2words() e decoder(). A função “ onehot2words() ” pega uma lista de IDs e um dicionário “ index2word ” e transforma uma matriz de vetores one-hot numa lista de palavras. A função “ decoder() ” pega o vetor de contexto (ou seja, a lista de IDs de palavras) e transforma em uma lista de palavras na ordem inversa.
Para este exercício, serão fornecidos o dicionário index2word, o vetor de contexto context, a função encoder() e as funções words2onehot().
Este exercício faz parte do curso
Tradução automática com Keras
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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