ПочатиПочніть безкоштовно

Приклад NMT

У цій вправі ви продовжите те, що бачили у вступному прикладі NMT на початку курсу. Ви й надалі перекладатимете короткі португальські фрази англійською.

Декілька зразкових речень містяться у змінній sentences і виведені в консоль.

Також у змінній model доступна попередньо натренована модель, а для спрощення кроків ви використаєте дві допоміжні функції:

  • encode_sequences(): перетворює тексти на послідовності числових індексів і доповнює їх паддингом.
  • translate_many(): використовує попередньо натреновану модель, щоб перекласти список речень з португальської на англійську. Згодом ви реалізуєте цю функцію самостійно.

Щоб дізнатися більше про функції, скористайтеся help(). Пакет pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте функцію encode_sequences() для попередньої обробки текстів і збережіть результат у змінній X.
  • Перекладіть sentences за допомогою функції translate_many(), передавши X як параметр.
  • Створіть pd.DataFrame() зі стовпцями з оригінальним і перекладеним списками.
  • Виведіть датафрейм.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Transform text into sequence of indexes and pad
X = ____(sentences)

# Print the sequences of indexes
print(X)

# Translate the sentences
translated = translate_many(model, ____)

# Create pandas DataFrame with original and translated
df = pd.DataFrame({'Original': ____, 'Translated': ____})

# Print the DataFrame
print(____)
Редагувати та запускати код