如何将解码器LSTM的输出数据转换回字？

如何解决如何将解码器LSTM的输出数据转换回字？

我有一个编码器解码器网络，模仿了本教程中制作的网络： https://towardsdatascience.com/how-to-implement-seq2seq-lstm-model-in-keras-shortcutnlp-6f355f3e5639

但是，解码器LSTM的输出将是介于0和1之间的数字。但是，在本教程中，单词被标记为整数。如何使用此标记化将输出在0和1之间转换回单词？

另一种选择可能是使用一个热编码标记化，但是确定您仍然必须舍入输出以将浮动输出转换为整数吗？

解决方法

使用tf.math.argmax()查找最佳单词的索引。然后从您的词汇表中提取单词

,

您引用的教程使用15000个令牌的词汇表。它输出每个样本10个令牌的序列，以便10个单词中的每个单词都是15000个float的向量。您可以将其视为一种概率，这样理想情况下，这15000个浮点数的总和等于1，而最高分会告诉您选择了哪个令牌。因此，在输入时，每个令牌都将转换为1个大小为15000的热编码矢量，在输出时，您将有一个softmax节点，该节点为每个令牌输出一个分数，其中最高分数会为您提供选定的令牌。