One-hot vektörleri anlama
Burada sözcüklerden one-hot kodlanmış vektörler üretmeyi öğreneceksin. One-hot kodlama, sözcükleri sayısal olarak temsil etmek için sık kullanılan bir dönüştürmedir.
Keras'ın to_categorical() fonksiyonunu kullanarak one-hot vektörleri oluşturacaksın. to_categorical() fonksiyonu girdi olarak bir tamsayı dizisi bekler. Bu yüzden, bir sözcüğü bir tam sayıya dönüştürmek için kullanabileceğin bir word2index sözlüğü sağlanmıştır.
Bu egzersizi başarıyla tamamlamak için yerleşik Python zip() fonksiyonunu da kullanman gerekecek. zip() fonksiyonu aynı anda birden fazla şey üzerinde yineleme yapmanı sağlar. Örneğin, aynı uzunluktaki iki listen xx ve yy varsa, for x,y in zip(xx,yy) yazarak listelerin her bir x ve y elemanına sırayla erişebilirsin.
Bu egzersiz
Keras ile Machine Translation
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)