Dịch từ tiếng Bồ Đào Nha sang tiếng Anh
Đây là bài tập cuối cùng của khóa học, chúc mừng bạn đã đi đến đây!
Bạn sẽ học cách dùng các mô hình NMT để thực hiện dịch thuật.
Một mô hình đã được huấn luyện sẵn để mã hóa các cụm từ ngắn tiếng Bồ Đào Nha và giải mã chúng thành các cụm từ ngắn tiếng Anh đã được nạp vào biến model.
Ngoài ra, hàm predict_one() cũng đã được nạp sẵn, dùng help() để xem chi tiết, và tập dữ liệu có sẵn trong các biến test (văn bản thô) và X_test (đã được token hóa).
Bạn sẽ định nghĩa một hàm để dịch một danh sách câu. Trong các tham số, sentences là danh sách các cụm từ cần dịch, index_to_word là một dict chứa chỉ số số học làm khóa và từ vựng làm giá trị cho tiếng Anh, được nạp trong biến en_index_to_word.
Bản tóm tắt mô hình đã được in ra để bạn tham khảo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Lặp qua iterator đã enumerate của các cụm từ.
- Dùng hàm
predict_one()đã nạp sẵn để dịch một cụm từ. - In kết quả dịch.
- Gọi hàm đã định nghĩa để dịch 10 cụm từ đầu tiên của biến
X_test.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Function to predict many phrases
def predict_many(model, sentences, index_to_word, raw_dataset):
for i, sentence in ____(sentences):
# Translate the Portuguese sentence
translation = ____(model, sentence, index_to_word)
# Get the raw Portuguese and English sentences
raw_target, raw_src = raw_dataset[i]
# Print the correct Portuguese and English sentences and the predicted
print('src=[%s], target=[%s], predicted=[%s]' % (raw_src, raw_target, ____))
____(model, X_test[____], en_index_to_word, test)