ПочатиПочніть безкоштовно

Передбачення наступного символу

У цій вправі ви напишете функцію для передбачення наступного символу на основі вже натренованої моделі. Ви використаєте попередні 20 символів, щоб передбачити наступний. Як тренувати модель, ви дізнаєтеся в наступному уроці, адже це необхідний крок перед навчанням моделі.

Це початковий крок до створення правил для генерування речень, абзаців, коротких текстів чи інших текстових блоків за потреби.

Змінні n_vocab, chars_window та словник index_to_char уже завантажені в середовище. Крім того, для вас уже створено такі функції:

  • initialize_X(): перетворює текстове введення на послідовність індексів з коректною формою.
  • predict_next_char(): отримує наступний символ за допомогою методу .predict() класу моделі та словника index_to_char.

Ця вправа є частиною курсу

Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Визначте функцію get_next_char() і додайте параметри initial_text та chars_window без типових значень.
  • Використайте функцію initialize_X() і передайте змінну char_to_index, щоб отримати вектор із нулів для передбачення.
  • Використайте функцію predict_next_char(), щоб отримати передбачення, і збережіть його в змінній next_char.
  • Виведіть передбачений символ, застосувавши визначену функцію до наданого initial_text.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

def ____(model, ____, ____, char_to_index, index_to_char):
  	# Initialize the X vector with zeros
    X = ____(initial_text, chars_window, ____)
    
    # Get next character using the model
    ____ = predict_next_char(model, X, ____)
	
    return next_char

# Define context sentence and print the generated text
initial_text = "I am not insane, "
print("Next character: {0}".format(____(model, ____, 20, char_to_index, index_to_char)))
Редагувати та запускати код