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

Вправа

Підготовка текстових даних для подання в модель

Раніше ви дізналися, як створювати словники індексів до слів і навпаки. У цій вправі ви розіб'єте текст на окремі символи й продовжите готувати дані для навчання з учителем.

Розбивання текстів на символи може здаватися незвичним, але це часто використовують для генерування тексту. До того ж процес підготовки даних такий самий; різниця лише в тому, як розбивати тексти.

Ви створите тренувальні дані, що містять список текстів фіксованої довжини та їхні мітки — відповідні наступні символи.

Ви й далі використовуватимете набір даних із цитатами Шелдона (The Big Bang Theory), доступний у змінній sheldon_quotes.

Функція print_examples() друкує пари, щоб ви бачили, як було перетворено дані. Використайте help() для подробиць.

Інструкції

100 XP
  • Визначте step як 2 і chars_window як 10.
  • Додайте наступне речення до змінної sentences.
  • Додайте правильну позицію тексту sheldon до змінної next_chars.
  • Використайте функцію print_examples(), щоб вивести 10 речень і наступні символи.