Descrição do Projeto

Este notebook contém exemplos práticos e implementações de modelos de tradução automática, incluindo abordagens utilizando Seq2Seq com LSTM e arquiteturas baseadas em Transformer, implementadas com TensorFlow.

Estrutura do Notebook

1. Preparação de Dados

   • Criação de um dicionário de tradução simplificado.
   • Exemplo de código utilizado:

     translation_dict = {
         'is': 'é',
         'house': 'casa',
         'small': 'pequena',
         'The':'a',
     }

2. Implementação de Modelos Seq2Seq

   • Exemplo de modelo Seq2Seq utilizando LSTM.
   • Exemplo de código utilizado:

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
     from tensorflow.keras.models import Model

3. Implementação de Modelos Transformer

   • Introdução ao uso de modelos Transformer para tradução automática.
   • Exemplo de código utilizado:

     # Exemplo de um modelo NMT que usa arquitetura Transformer

Como Executar

1. Certifique-se de que todas as dependências necessárias estão instaladas, como TensorFlow.
2. Execute cada célula do notebook sequencialmente, começando pela preparação dos dados e seguindo pelas implementações dos modelos Seq2Seq e Transformer.

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