เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

แปลภาษาโปรตุเกสเป็นภาษาอังกฤษ

นี่คือแบบฝึกหัดสุดท้ายของคอร์ส ขอแสดงความยินดีที่มาถึงจุดนี้!

เราจะเรียนรู้วิธีใช้โมเดล NMT เพื่อทำการแปลภาษา

โมเดลที่ทำหน้าที่ encode ประโยคสั้นภาษาโปรตุเกสและ decode เป็นประโยคสั้นภาษาอังกฤษนั้นถูก pre-train มาแล้ว และโหลดไว้ในตัวแปร model

นอกจากนี้ ฟังก์ชัน predict_one() ถูกโหลดไว้ให้แล้ว ใช้ help() เพื่อดูรายละเอียด และชุดข้อมูลพร้อมใช้งานในตัวแปร test (ข้อความดิบ) และ X_test (ผ่านการ tokenize แล้ว)

ให้กำหนดฟังก์ชันสำหรับแปลรายการประโยค โดย sentences คือรายการประโยคที่ต้องการแปล และ index_to_word คือ dict ที่มี index ตัวเลขเป็น key และคำภาษาอังกฤษเป็น value ซึ่งโหลดไว้ในตัวแปร en_index_to_word

สรุปโมเดล (model summary) ถูกแสดงไว้ให้แล้วเพื่อประกอบการพิจารณา

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Recurrent Neural Networks (RNNs) สำหรับ Language Modeling ด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • วนลูปผ่าน enumerated iterator ของรายการประโยค
  • ใช้ฟังก์ชัน predict_one() ที่โหลดไว้แล้วเพื่อแปลทีละประโยค
  • แสดงผลการแปล
  • เรียกใช้ฟังก์ชันที่กำหนดขึ้นเพื่อแปล 10 ประโยคแรกของตัวแปร X_test

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Function to predict many phrases
def predict_many(model, sentences, index_to_word, raw_dataset):
    for i, sentence in ____(sentences):
        # Translate the Portuguese sentence
        translation = ____(model, sentence, index_to_word)
        
        # Get the raw Portuguese and English sentences
        raw_target, raw_src = raw_dataset[i]
        
        # Print the correct Portuguese and English sentences and the predicted
        print('src=[%s], target=[%s], predicted=[%s]' % (raw_src, raw_target, ____))

____(model, X_test[____], en_index_to_word, test)
แก้ไขและรันโค้ด