ПочатиПочніть безкоштовно

Приклади генерації тексту

У цій вправі ви попрацюєте з двома попередньо натренованими моделями для генерації тексту.

Перша модель згенерує одну фразу у стилі персонажа Шелдона з серіалу «Теорія великого вибуху», а друга модель згенерує шекспірівський вірш до 400 символів.

Моделі завантажено у змінні sheldon_model і poem_model. Також доступні дві користувацькі функції для допомоги з генерацією тексту: generate_sheldon_phrase() і generate_poem(). Обидві приймають як параметри попередньо натреновану модель і рядок контексту.

Ця вправа є частиною курсу

Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Скористайтеся заздалегідь визначеною функцією generate_sheldon_phrase() з параметрами sheldon_model і sheldon_context та збережіть результат у змінній sheldon_phrase.
  • Виведіть отриману фразу.
  • Збережіть наданий текст у змінній poem_context.
  • Виведіть вірш, згенерований шляхом застосування функції generate_poem() з параметрами poem_model і poem_context.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Context for Sheldon phrase
sheldon_context = "I’m not insane, my mother had me tested. "

# Generate one Sheldon phrase
sheldon_phrase = ____(sheldon_model, sheldon_context)

# Print the phrase
print(____)

# Context for poem
____ = "May thy beauty forever remain"

# Print the poem
print(generate_poem(____, poem_context))
Редагувати та запускати код