NLP模型的实现步骤
相信很多人已经了解了NLP模型是什么（即"自然语言处理"），那么该进行到下一步，如何用 NLP 模型来处理文本任务，即标题说的"如何实现一个NLP模型"。
这里我们将实现一个 基于 LSTM 的 NLP 模型 ，用于生成指定风格的文本。
注意：这个模型能够根据提供的种子文本生成相应风格的连续文本，不过这只是一个基础的示例，并不能生成真正完整、通顺的新文本，后面会有另一篇优化技巧再行叙述。
1. 数据准备
首先，需要 准备一个大规模的文本数据集作为模型的训练数据。
这个数据集应该涵盖该领域和主题，以确保模型能够学习到相关的语言知识。比如，我这里随机选了小说《西游记》的文本（txt 格式，只截取了部分片段展示）作为模型的训练数据：
它是一部古典神魔小说，其奇幻、趣味又正义满满的文本风格深受读者喜爱。所以在这一步，我们首先定义了一个文本数据集 corpus。这个数据集包含多个句子或段落；其中也包含了我们感兴趣的主题或领域的文本片段。
