文字列に単語を埋め込んだケラス予測。

Question

ここでは、別のデータセットを使用してhttps://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.htmlのチュートリアルに従っています。私は新しいランダムな文字列のラベルを予測しようとしています。

私は少し異なる標識やってる：

encoder = LabelEncoder() 
encoder.fit(labels) 
encoded_Y = encoder.transform(labels) 
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y) 

をそして同じように予測しようとしている：

string = "I am a cat" 
query = tokenizer.texts_to_sequences(string) 
query = pad_sequences(query, maxlen=50) 

prediction = model.predict(query) 
print(prediction) 

私は（おそらくワード埋め込み？）以下のような配列の配列を取り戻します。それらは何ですか？それらを文字列に戻すにはどのように変換できますか？エンコーダで

[[ 0.03039312 0.02099193 0.02320454 0.02183384 0.01965107 0.01830118 
    0.0170384 0.01979697 0.01764384 0.02244077 0.0162186 0.02672437 
    0.02190582 0.01630476 0.01388928 0.01655456 0.011678 0.02256939 
    0.02161663 0.01649982 0.02086013 0.0161493 0.01821378 0.01440909 
    0.01879989 0.01217389 0.02032642 0.01405699 0.01393504 0.01957162 
    0.01818203 0.01698637 0.02639499 0.02102267 0.01956343 0.01588933 
    0.01635705 0.01391534 0.01587612 0.01677094 0.01908684 0.02032183 
    0.01798265 0.02017053 0.01600159 0.01576616 0.01373934 0.01596323 
    0.01386674 0.01532488 0.01638312 0.0172212 0.01432543 0.01893282 
    0.02020231] 

Answer 1

保存フィットラベル：

encoder = LabelEncoder() 
    encoder = encoder.fit(labels) 
    encoded_Y = encoder.transform(labels) 
    dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y) 

予測はあなたのクラスのベクトルを与えます。そしてinverse_transformを使用することによって、あなたは、あなたの元の入力からラベルタイプを取得します：

prediction = model.predict_classes(query) 
    label = encoder.inverse_transform(prediction)