熟悉文字資料
在這個練習中，你會透過分析《宅男行不行》（The Big Bang Theory）中 Sheldon Cooper 的台詞來玩玩文字資料。這能讓你練習如何分析句子，進而了解在真實情境中處理文字資料是怎麼一回事。
你會使用字典生成式來建立「字到索引」以及「索引到字」的對應字典。這裡選擇用字典，而不是例如 pandas.DataFrame，是因為字典更直覺，也不會引入不必要的額外複雜度。
資料已放在 sheldon_quotes，前兩個句子已經幫你列印出來了。
本練習屬於課程
使用 Keras 建立語言模型的循環神經網路（RNN）
練習說明
- 將所有句子
join成一個變數，接著擷取所有單字並存成串列all_words。 - 對單字串列套用
list(set())以移除重複，並將結果存為unique_words。 - 使用字典生成式，建立一個以索引為鍵、單字為值的字典。
- 使用字典生成式，建立一個以單字為鍵、索引為值的字典。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Transform the list of sentences into a list of words
all_words = ' '.____(sheldon_quotes).split(' ')
# Get number of unique words
unique_words = list(set(all_words))
# Dictionary of indexes as keys and words as values
index_to_word = {____ for i, wd in enumerate(sorted(unique_words))}
print(index_to_word)
# Dictionary of words as keys and indexes as values
word_to_index = {wd:i for ____ in enumerate(sorted(unique_words))}
print(word_to_index)