我们接着上文来讲：
4. 文本生成
最后一步就使用训练好的模型来生成新的文本。
我们定义一个generate_text函数，该函数接受一个种子文本作为输入，并根据模型预测生成一定长度的新文本。
在生成过程中，我们首先将种子文本转换为整数序列，然后使用模型预测下一个单词的整数标识，并将其转换为实际单词。然后，我们将预测的单词添加到种子文本末尾，并不断重复这个过程，直到生成指定长度的文本。
当我们运行这段代码的时候，是会生成新的文本内容：
以上就是今天我们要讲的关于如何构建一个 NLP 模型的全部内容，整篇文章讲了 NLP 模型的基本概念和相关模型实现的基础方法，是一个面向 NLP 方向的基础操作篇。
下一篇我们会对 如何优化这个不是很通顺和连贯的新文本 展开叙述，向大家进一步讲解 NLP 模型优化方面的知识，感兴趣的朋友可以持续关注。