เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ตัวอย่างการสร้างข้อความ

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ทดลองใช้โมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว 2 โมเดลสำหรับการสร้างข้อความ

โมเดลแรกจะสร้างประโยคในสไตล์ของตัวละคร Sheldon จากซีรีส์ The Big Bang Theory และโมเดลที่สองจะสร้างบทกวีในแบบ Shakespeare ที่มีความยาวไม่เกิน 400 ตัวอักษร

โมเดลทั้งสองถูกโหลดไว้ในตัวแปร sheldon_model และ poem_model นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันสำเร็จรูป 2 ฟังก์ชันสำหรับช่วยสร้างข้อความ ได้แก่ generate_sheldon_phrase() และ generate_poem() ซึ่งทั้งคู่รับโมเดลที่เทรนแล้วและสตริง context เป็นพารามิเตอร์

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Recurrent Neural Networks (RNNs) สำหรับ Language Modeling ด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เรียกใช้ฟังก์ชัน generate_sheldon_phrase() ที่กำหนดไว้แล้ว โดยส่ง sheldon_model และ sheldon_context เป็นพารามิเตอร์ แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร sheldon_phrase
  • แสดงผลประโยคที่ได้
  • เก็บข้อความที่กำหนดให้ลงในตัวแปร poem_context
  • แสดงผลบทกวีที่ได้จากการเรียกใช้ฟังก์ชัน generate_poem() โดยส่ง poem_model และ poem_context เป็นพารามิเตอร์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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))
แก้ไขและรันโค้ด