Você sabia que o banco HSBC já gastou um $10 lhão de libras para mudar o slogan deles por causa de um erro de tradução?

Vamos usar o modelo treinado para prever a tradução em francês de uma frase em inglês usando model.predict(). Você vai receber o modelo treinado (model). Esse modelo foi treinado por 50 épocas em 100.000 frases, alcançando cerca de 90% de precisão em um conjunto de validação com mais de 35.000 palavras. Esse exercício pode demorar mais pra carregar, porque o modelo treinado é carregado antes do exercício. Além disso, você também vai receber um dicionário (fr_id2word) que pode usar pra converter índices de palavras em palavras. Por fim, você vai usar a função sents2seqs, que implementou anteriormente, para pré-processar os dados antes de enviá-los para o modelo.

Você pode usar help(sents2seqs) para lembrar o que é aceito pela função sents2seqs().

Gerando traduções com o NMT

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