Python 人工智能实战：文本生成_python 文本生成模型

1.背景介绍

文本生成（Text Generation）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要方向，它能够根据给定的输入，通过分析和理解文本并生成相应的新文本，而这些生成的新文本可以用于各种应用场景，如对话机器人、自动文本摘要、新闻内容编辑等。其主要应用包括基于规则、统计学习、深度学习等多种方法。

作为深度学习的一个重要分支之一，文本生成在近几年的发展中取得了令人瞩目的成果。其实现方式多样且丰富，但核心都是基于神经网络结构的深度学习模型。本系列教程将从头到尾带您掌握文本生成模型的构建、训练及应用，从而能够利用强大的计算能力来进行高质量的文本生成。

为了帮助读者更好地理解文章，以下我将简要回顾一下一些相关的名词、术语和技术：

• NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理，即把计算机理解的语言或自然语言转化为计算机可以处理的形式的过程。
• NLG（Natural Language Generation）：自然语言生成，是指计算机生成的自然语言或语言形式的过程。
• 信息抽取（Information Extraction）：信息抽取是一种自动提取文本中的重要信息的方法。
• 序列标注（Sequence Labeling）：序列标注是指用标记（Tag）来区分文本中的每个单词，或者句子中的每一个词组。
• 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：循环神经网络是神经网络中的一种类型，它的特点是网络中的单元之间存在循环连接，可以解决序列数据的建模问题。
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