ПочатиПочніть безкоштовно

Перекладіть португальську англійською

Це остання вправа курсу — вітаємо, що дійшли сюди!

Ви дізнаєтеся, як використовувати моделі NMT для перекладу.

Попередньо натренована модель, яка кодує короткі фрази португальською та декодує їх у короткі фрази англійською, вже завантажена в змінну model.

Також функцію predict_one() уже завантажено — скористайтеся help() для деталей, а набір даних доступний у змінних test (сирий текст) і X_test (токенізований).

Ви визначите функцію для перекладу списку речень. У параметрах: sentences — це список фраз для перекладу, index_to_word — це dict, що містить числові індекси як ключі та слова як значення для англійської мови; він завантажений у змінну en_index_to_word.

Зведення моделі надруковано для вашого ознайомлення.

Ця вправа є частиною курсу

Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Пройдіться циклом по переліку фраз, отриманому через enumerate().
  • Використайте попередньо завантажену функцію predict_one() для перекладу однієї фрази.
  • Виведіть результат перекладу.
  • Викличте визначену функцію для перекладу перших 10 фраз зі змінної X_test.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код