Завершение модели обращения текста
Теперь вам предстоит реализовать часть декодера в модели обращения текста. Декодер преобразует контекстный вектор, полученный от энкодера, в слова в обратном порядке.
Вам нужно определить две функции: onehot2words() и decoder(). Функция onehot2words() принимает список идентификаторов и словарь index2word, затем преобразует массив унитарных (one-hot) векторов в список слов. Функция decoder() принимает контекстный вектор (то есть список идентификаторов слов) и преобразует его в список слов в обратном порядке.
Для этого упражнения словарь index2word, контекстный вектор context, функция encoder() и функция words2onehot() уже предоставлены.
Это упражнение является частью курса
Машинный перевод с Keras
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Define the onehot2words function that returns words for a set of onehot vectors
def ____(onehot, index2word):
ids = np.____(____, ____=____)
res = [____[____] for id in ids]
return res