BaşlayınÜcretsiz başlayın

Sonraki karakteri tahmin et

Bu egzersizde, eğitilmiş bir model verildiğinde bir sonraki karakteri tahmin eden fonksiyonu yazacaksın. Sonraki karakteri tahmin etmek için geçmiş 20 karakteri kullanacaksın. Modeli nasıl eğiteceğini bir sonraki derste öğreneceksin; çünkü bu adım, model eğitimi öncesinde kritik bir adımdır.

Bu, gerektiğinde cümleler, paragraflar, kısa metinler veya diğer metin blokları üretmek için kurallar oluşturmanın ilk adımıdır.

n_vocab, chars_window değişkenleri ve index_to_char sözlüğü ortamda zaten yüklü. Ayrıca aşağıdaki fonksiyonlar senin için hazırlandı:

  • initialize_X(): Metin girdisini doğru şekle sahip bir indeks numaraları dizisine dönüştürür.
  • predict_next_char(): Model sınıfının .predict() yöntemini ve index_to_char sözlüğünü kullanarak bir sonraki karakteri alır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Dil Modellemesi için Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • get_next_char() fonksiyonunu tanımla ve varsayılan değeri olmayan initial_text ve chars_window parametrelerini ekle.
  • initialize_X() fonksiyonunu kullan ve tahmin için kullanılacak sıfırlardan oluşan vektörü elde etmek üzere char_to_index değişkenini geçir.
  • Tahmini almak için predict_next_char() fonksiyonunu kullan ve sonucu next_char değişkeninde sakla.
  • Verilen initial_text üzerinde tanımladığın fonksiyonu uygulayarak tahmin edilen karakteri yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

def ____(model, ____, ____, char_to_index, index_to_char):
  	# Initialize the X vector with zeros
    X = ____(initial_text, chars_window, ____)
    
    # Get next character using the model
    ____ = predict_next_char(model, X, ____)
	
    return next_char

# Define context sentence and print the generated text
initial_text = "I am not insane, "
print("Next character: {0}".format(____(model, ____, 20, char_to_index, index_to_char)))
Kodu Düzenle ve Çalıştır