1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras
Connected

Вправа

Попередня обробка в Keras

Другий за важливістю модуль Keras — це keras.preprocessing. Ви побачите, як використовувати ключові модулі та функції, щоб підготувати сирі дані до коректної вхідної форми. Keras надає можливості, які замінюють підхід зі словником, який ви вивчили раніше.

Ви використаєте модуль keras.preprocessing.text.Tokenizer, щоб створити словник слів за допомогою методу .fit_on_texts() і перетворити тексти на числові ідентифікатори, що відповідають індексу кожного слова в словнику, за допомогою методу .texts_to_sequences().

Далі використайте функцію .pad_sequences() з keras.preprocessing.sequence, щоб зробити всі послідовності однакового розміру (це потрібно для моделі): додайте нулі до коротких текстів і обріжте довгі.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте Tokenizer і pad_sequences із відповідних модулів.
  • Навчіть об'єкт tokenizer на прикладних даних у texts.
  • Перетворіть тексти на послідовності числових індексів за допомогою методу .texts_to_sequences().
  • Вирівняйте довжину текстів, доповнивши їх (padding).