Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ví dụ NMT

Bài tập này nhằm mở rộng phần xem nhanh về NMT mà bạn đã thấy ở đầu khóa học. Bạn sẽ tiếp tục dịch các cụm câu ngắn tiếng Bồ Đào Nha sang tiếng Anh.

Một vài câu mẫu có sẵn trong biến sentences và đã được in ra console.

Ngoài ra, một mô hình đã huấn luyện sẵn có trong biến model và bạn sẽ dùng hai hàm tùy chỉnh để đơn giản hóa một số bước:

  • encode_sequences(): Chuyển văn bản thành chuỗi các chỉ mục số và thực hiện đệm (padding).
  • translate_many(): Dùng mô hình đã huấn luyện sẵn để dịch một danh sách câu từ tiếng Bồ Đào Nha sang tiếng Anh. Sau đó bạn sẽ tự viết hàm này.

Để biết chi tiết về các hàm, hãy dùng help(). Gói pandas đã được nạp với tên pd.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng hàm encode_sequences() để tiền xử lý văn bản và lưu kết quả vào biến X.
  • Dịch sentences bằng hàm translate_many() với X truyền vào làm tham số.
  • Tạo một pd.DataFrame() với hai cột là danh sách gốc và danh sách đã dịch.
  • In data frame ra.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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(____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã