Tìm hiểu về vector one-hot
Ở đây bạn sẽ học cách tạo các vector one-hot từ các từ. One-hot encoding là một phép biến đổi phổ biến áp dụng cho từ để biểu diễn chúng dưới dạng số.
Bạn sẽ dùng hàm to_categorical() của Keras để tạo các vector one-hot. Hàm to_categorical() nhận vào một dãy số nguyên. Vì vậy, đã cung cấp một từ điển word2index để bạn chuyển một từ thành một số nguyên.
Để hoàn thành bài này, bạn cũng sẽ cần dùng hàm dựng sẵn zip() của Python. Hàm zip() cho phép bạn lặp qua nhiều thứ cùng lúc. Ví dụ, nếu bạn có hai danh sách xx và yy có cùng độ dài, bằng cách gọi for x,y in zip(xx,yy) bạn có thể truy cập lần lượt từng phần tử x và y của hai danh sách.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Translation với Keras
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)