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

exercițiu

Partea 2: Model de inversare a textului – Encoder

Acum vei implementa restul encoder-ului pentru modelul de inversare a textului. Encoder-ul primește ca intrare vectorii one-hot produși de funcția words2onehot() pe care ai implementat-o anterior.

În acest exercițiu vei implementa funcția encoder(). Aceasta primește un set de vectori one-hot și îi convertește într-o listă de ID-uri de cuvinte.

Pentru acest exercițiu, funcția words2onehot() și dicționarul word2index (care conține cuvintele We, like și dogs) au fost deja furnizate.

Instrucțiuni

100 XP
  • Convertește onehot într-un array de ID-uri de cuvinte folosind funcția np.argmax() și returnează ID-urile obținute.
  • Definește o listă de cuvinte care conține We, like, dogs.
  • Convertește lista de cuvinte în vectori one-hot folosind funcția words2onehot(). Reține că words2onehot() primește o listă de cuvinte și un dicționar Python ca argumente.
  • Obține vectorul de context al vectorilor one-hot folosind funcția encoder().