BaşlayınÜcretsiz başlayın

Portekizceyi İngilizceye çevir

Bu, kursun son egzersizi; buraya kadar geldiğin için tebrikler!

Çeviri yapmak için NMT modellerini nasıl kullanacağını öğreneceksin.

Portekizce kısa ifadeleri kodlayıp bunları İngilizce kısa ifadelere çözen bir model önceden eğitildi ve model değişkenine yüklendi.

Ayrıca, predict_one() fonksiyonu da yüklü durumda; ayrıntılar için help() kullan ve veri kümesi test (ham metin) ve X_test (tokenize) değişkenlerinde mevcut.

Bir cümle listesini çevirecek bir fonksiyon tanımlayacaksın. Parametrelerde, sentences çevrilecek ifadelerin listesi, index_to_word ise İngilizce için anahtarları sayısal indeksler, değerleri sözcükler olan bir dict; bu da en_index_to_word değişkeninde yüklü.

Model özeti dikkatin için yazdırıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Dil Modellemesi için Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • İfadelerin numaralandırılmış yineleyicisi üzerinde döngü kur.
  • Tek bir ifadeyi çevirmek için önceden yüklenmiş predict_one() fonksiyonunu kullan.
  • Çeviri sonucunu yazdır.
  • Tanımladığın fonksiyonu X_test değişkeninin ilk 10 ifadesini çevirmek için çağır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır