Completar o modelo de inversão de texto
Agora você vai implementar a parte de decodificação do modelo de inversão de texto, que converte o vetor de contexto do codificador em palavras invertidas.
Você vai definir duas funções: onehot2words() e decoder(). A função onehot2words() recebe uma lista de ids e um dicionário index2word e converte um array de vetores one-hot em uma lista de palavras. A função decoder() recebe o vetor de contexto (ou seja, a lista de ids de palavras) e o converte na lista de palavras invertida.
Neste exercício, o dicionário index2word, o vetor de contexto context, a função encoder() e as funções words2onehot() serão fornecidos.
Este exercício faz parte do curso
Machine Translation with 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