Färdigställ modellen för textomvändning
Nu ska du implementera avkodardelen av textomvändningsmodellen, som omvandlar kontextvektorn från kodaren till omvända ord.
Du ska definiera två funktioner: onehot2words() och decoder(). Funktionen onehot2words() tar emot en lista med id:n och en ordbok index2word, och omvandlar en array av one-hot-vektorer till en lista med ord. Funktionen decoder() tar emot kontextvektorn (dvs. en lista med ord-id:n) och omvandlar den till den omvända listan med ord.
För den här övningen tillhandahålls ordboken index2word, kontextvektorn context, funktionen encoder() samt funktionen words2onehot().
Den här övningen är en del av kursen
Maskinöversättning med Keras
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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