ПочатиПочніть безкоштовно

Перетворення нового тексту

У цій вправі ви перетворите новий текст на послідовності числових індексів за словниками, створеними раніше.

Це корисно, коли у вас уже є натренована модель і ви хочете застосувати її до нового набору даних. Кроки передопрацювання, виконані для тренувальних даних, слід застосувати й до нового тексту, щоб модель могла робити передбачення/класифікацію.

Тут ви також використаєте спеціальний токен '<UKN/>' для слів, яких немає в словнику. Зазвичай такі спеціальні токени мають перші індекси у словниках, позиція 0.

Змінні word_to_index, index_to_word і vocabulary уже завантажено в середовище. Також змінну з новим текстом завантажено як new_text. Новий текст уже виведено на друк, щоб ви могли його переглянути.

Ця вправа є частиною курсу

Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Пройдіться циклом по списку new_text, що містить речення.
  • Встановіть 0 як індекс, якщо слово не знайдено в словнику.
  • Додайте речення з індексами до змінної new_text_split.
  • Перетворіть індекси назад у текст за допомогою словника index_to_word.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Loop through the sentences and get indexes
new_text_split = []
for sentence in ____:
    sent_split = []
    for wd in sentence.split(' '):
        index = word_to_index.get(wd, ____)
        sent_split.append(index)
    new_text_split.append(____)

# Print the first sentence's indexes
print(new_text_split[0])

# Print the sentence converted using the dictionary
print(' '.join([index_to_word[____] for index in new_text_split[0]]))
Редагувати та запускати код