轉換新文本
在這個練習中，你會把一段新的文本轉換為出現在前面字典中的數值索引序列。
當你已經有一個訓練好的模型，並想把它應用到新的資料集時，這很實用。對訓練資料所做的前處理步驟也必須同樣套用到新的文本，模型才能進行預測／分類。
這裡你也會使用特殊權標 '<UKN/>' 來表示不在詞彙表中的單字。一般來說，這類特殊權標會是字典的最前面幾個索引，其中位置 0。
變數 word_to_index、index_to_word 和 vocabulary 已載入環境。新的文本也已載入為 new_text。我們已經將新的文本列印出來，方便你先查看。
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
- 針對包含各句子的串列
new_text進行迴圈。 - 若字典中找不到該單字，請將其索引設為
0。 - 將由索引組成的句子附加到變數
new_text_split。 - 使用字典
index_to_word將索引轉回文字。
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。
# Loop through the sentences and get indexes
new_text_split = []
for sentence in ____:
sent_split = []
for wd in sentence.split(' '):
index = word_to_index.get(wd, ____)
sent_split.append(index)
new_text_split.append(____)
# Print the first sentence's indexes
print(new_text_split[0])
# Print the sentence converted using the dictionary
print(' '.join([index_to_word[____] for index in new_text_split[0]]))