เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทำความคุ้นเคยกับข้อมูลข้อความ

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ลองทำงานกับข้อมูลข้อความโดยวิเคราะห์คำพูดของ Sheldon Cooper จากซีรีส์ The Big Bang Theory ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจว่าการจัดการกับข้อมูลข้อความในชีวิตจริงนั้นเป็นอย่างไร

จะใช้ dictionary comprehension เพื่อสร้าง dictionary ที่แมปคำไปยังดัชนีและในทิศทางกลับกัน ที่เลือกใช้ dictionary แทน pandas.DataFrame เนื่องจากเข้าใจได้ง่ายกว่าและไม่เพิ่มความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น

ข้อมูลอยู่ใน sheldon_quotes โดยสองประโยคแรกถูกแสดงผลไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Recurrent Neural Networks (RNNs) สำหรับ Language Modeling ด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ join เพื่อรวมประโยคทั้งหมดเข้าเป็นตัวแปรเดียว จากนั้นดึงคำทั้งหมดออกมาและเก็บไว้ในลิสต์ all_words
  • ลบคำที่ซ้ำกันโดยใช้ list(set()) กับลิสต์คำ แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ใน unique_words
  • สร้าง dictionary โดยใช้ดัชนีเป็น key และคำเป็น value ด้วย dictionary comprehension
  • สร้าง dictionary โดยใช้คำเป็น key และดัชนีเป็น value ด้วย dictionary comprehension

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Transform the list of sentences into a list of words
all_words = ' '.____(sheldon_quotes).split(' ')

# Get number of unique words
unique_words = list(set(all_words))

# Dictionary of indexes as keys and words as values
index_to_word = {____ for i, wd in enumerate(sorted(unique_words))}

print(index_to_word)

# Dictionary of words as keys and indexes as values
word_to_index = {wd:i for ____ in enumerate(sorted(unique_words))}

print(word_to_index)
แก้ไขและรันโค้ด