0. 前言

本節通過訓練一個基于長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 網絡的文本生成模型，系統介紹了自然語言處理 (Natuarl Language Processing, NLP) 任務的核心技術流程。首先對《安娜·卡列尼娜》文本進行分詞和索引化處理，構建詞元到整數的映射關系。模型采用序列到序列的訓練方式，通過預測下一個詞元來學習文本特征。在生成階段，模型以自回歸方式逐步生成文本，并可通過溫度和 Top-K 采樣調控生成結果的隨機性與創造性。雖然 LSTM 模型存在長程依賴等局限性，但該實踐完整涵蓋了分詞、詞嵌入、序列預測等 NLP 基礎技術，為后續學習 Transformer 和注意力機制等高級模型奠定基礎。

1. 文本生成模型分析

訓練文本的選擇取決于期望的輸出內容。本節將以一部長篇小說作為訓練文本，它其豐富的內容使模型能夠有效地學習和模仿特定的寫作風格，大量的文本數據有助于提升模型對文本風格的掌握能力。同時，小說的篇幅通常不會過長，這有助于控制訓練時間。對于本節的長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 網絡模型訓練，我們將使用小說《安娜·卡列尼娜》的文本。
LSTM 模型無法直接處理原始文本。因此，我們需要將文本轉換為數值形式。首先將文本分解為較小的片段，這一過程稱為分詞 (tokenization)，每個片段稱為一個