1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Traducere automată cu Keras
Connected

exercițiu

Partea 1: Explorarea funcției to_categorical()

Știai că în problemele reale, dimensiunea vocabularului poate deveni foarte mare (de exemplu, peste o sută de mii de cuvinte)?

Acest exercițiu este împărțit în două părți și vei înțelege importanța setării argumentului num_classes al funcției to_categorical(). În partea 1, vei implementa funcția compute_onehot_length(), care generează vectori one-hot pentru o listă dată de cuvinte și calculează lungimea acestor vectori.

Funcția to_categorical() a fost deja importată.

Instrucțiuni

100 XP
  • Creează ID-urile cuvintelor folosind words și word2index în compute_onehot_length().
  • Creează vectorii one-hot folosind funcția to_categorical() cu ID-urile cuvintelor obținute.
  • Returnează lungimea unui singur vector one-hot folosind sintaxa <array>.shape.
  • Calculează și afișează lungimea vectorilor one-hot folosind compute_onehot_length() pentru lista de cuvinte He, drank, milk.