Примеры генерации текста
В этом упражнении вы поэкспериментируете с двумя предобученными моделями для генерации текста.
Первая модель сгенерирует фразу в стиле Шелдона из сериала «Теория большого взрыва», а вторая — стихотворение в духе Шекспира объёмом до 400 символов.
Модели загружены в переменные sheldon_model и poem_model. Для генерации текста доступны две вспомогательные функции: generate_sheldon_phrase() и generate_poem(). Обе принимают предобученную модель и строку контекста в качестве параметров.
Это упражнение является частью курса
Рекуррентные нейронные сети (RNN) для языкового моделирования с Keras
Инструкции к упражнению
- Вызовите функцию
generate_sheldon_phrase()с параметрамиsheldon_modelиsheldon_contextи сохраните результат в переменнуюsheldon_phrase. - Выведите полученную фразу на экран.
- Сохраните заданный текст в переменную
poem_context. - Выведите стихотворение, сгенерированное с помощью функции
generate_poem()с параметрамиpoem_modelиpoem_context.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Context for Sheldon phrase
sheldon_context = "I’m not insane, my mother had me tested. "
# Generate one Sheldon phrase
sheldon_phrase = ____(sheldon_model, sheldon_context)
# Print the phrase
print(____)
# Context for poem
____ = "May thy beauty forever remain"
# Print the poem
print(generate_poem(____, poem_context))