27、自然语言处理中的模型应用与微调

自然语言处理中的模型应用与微调

1. 文本翻译模型的应用

1.1 自定义翻译模型示例

在文本翻译方面，我们可以通过一系列代码实现简单的翻译功能。以下是相关代码及示例：

# 假设已有模型、分词器等定义
prediction = model([padded_input_sequence, padded_target_sequence])
idx = np.argmax(prediction[0, i, :]) - 1
token = fr_index_lookup[idx]
decoded_text += ' ' + token
if token == '[end]':
    break

return decoded_text[8:-6] # Remove [start] and [end] tokens

fr_vocab = fr_tokenizer.word_index
fr_index_lookup = dict(zip(range(len(fr_vocab)), fr_vocab))
texts = en[40000:40010].values
for text in texts:
    translated = translate_text(text, model, en_tokenizer, fr_tokenizer,
                                fr_index_lookup, sequence_len)
    print(f'{text} => {translated}')

通过上述代码，我们可以对一些英文句子进行