ÎncepețiÎncepe gratuit

Exemplu de NMT

Acest exercițiu continuă prezentarea NMT din introducerea cursului. Vei traduce în continuare fraze scurte din portugheză în engleză.

Câteva propoziții de exemplu sunt disponibile în variabila sentences și sunt afișate în consolă.

De asemenea, un model pre-antrenat este disponibil în variabila model, iar pentru a simplifica unii pași vei folosi două funcții personalizate:

  • encode_sequences(): Transformă textele în secvențe de indici numerici și le completează cu padding.
  • translate_many(): Folosește modelul pre-antrenat pentru a traduce o listă de propoziții din portugheză în engleză. Mai târziu vei scrie această funcție tu însuți.

Pentru mai multe detalii despre funcții, folosește help(). Pachetul pandas este încărcat ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Rețele Neuronale Recurente (RNN) pentru Modelare a Limbajului cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește funcția encode_sequences() pentru a preprocesa textele și salvează rezultatele în variabila X.
  • Translatează propozițiile din sentences folosind funcția translate_many(), transmițând X ca parametru.
  • Creează un pd.DataFrame() cu listele originale și cele traduse drept coloane.
  • Afișează dataframe-ul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Transform text into sequence of indexes and pad
X = ____(sentences)

# Print the sequences of indexes
print(X)

# Translate the sentences
translated = translate_many(model, ____)

# Create pandas DataFrame with original and translated
df = pd.DataFrame({'Original': ____, 'Translated': ____})

# Print the DataFrame
print(____)
Editează și rulează codul