One-hot hóa tiêu đề sách
PyBooks muốn lập danh mục và phân tích các thể loại sách trong thư viện của mình. Hãy áp dụng one-hot encoding cho một danh sách thể loại sách để dữ liệu có thể được máy đọc hiểu.
torch đã được nhập sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning cho Văn bản với PyTorch
Hướng dẫn bài tập
- Xác định kích thước từ vựng và lưu vào
vocab_size. - Tạo các vector one-hot bằng kỹ thuật
torchphù hợp cùng vớivocab_size. - Tạo một từ điển ánh xạ thể loại sang vector one-hot tương ứng bằng dictionary comprehension; khóa của từ điển phải là thể loại.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
genres = ['Fiction','Non-fiction','Biography', 'Children','Mystery']
# Define the size of the vocabulary
vocab_size = ____(____)
# Create one-hot vectors
one_hot_vectors = torch.____(____)
# Create a dictionary mapping genres to their one-hot vectors
one_hot_dict = {____: ____[i] for i, genre in enumerate(genres)}
for genre, vector in one_hot_dict.items():
print(f'{genre}: {vector.numpy()}')