Agora você vai gerar traduções em francês usando um modelo de inferência treinado com o Teacher Forcing.

Esse modelo (nmt_tf) foi treinado por 50 épocas em 100.000 frases, alcançando cerca de 98% de precisão em um conjunto de validação com mais de 35.000 frases. Esse exercício pode demorar mais pra começar, porque o modelo treinado precisa ser carregado. Você tem a função “ sents2seqs() ”. Você também ganhou duas novas funções:

word2onehot(tokenizer, word, vocab_size) que aceita:

tokenizer - Um objeto Keras Tokenizer
palavra - Uma sequência de caracteres que representa uma palavra do vocabulário (por exemplo, “ 'apple' ”)
vocab_size - Tamanho do vocabulário

probs2word(probs, tok) que aceita:

probs - Uma saída do modelo da forma [1,<French Vocab Size>]
tok - Um objeto Keras ( Tokenizer )

Você pode dar uma olhada no código-fonte dessas funções digitando print(inspect.getsource(word2onehot)) e print(inspect.getsource(probs2word)) no console.

Gerando traduções a partir do modelo

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