基于Python的自然语言处理系列（19）：基于LSTM的语言模型实现

        在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）构建一个简单的语言模型。这一模型的基本原理与ChatGPT相似，但实现方式更加简单。我们将以论文《Regularizing and Optimizing LSTM Language Models》为基础，逐步实现代码。

1. 加载数据集

        我们使用WikiText数据集，它包含丰富的文本内容，非常适合语言建模任务。数据集通过HuggingFace的datasets库加载。

import datasetsdataset = datasets.load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1')

2. 数据预处理

2.1 分词

        我们采用基本的英文分词方法对文本进行处理。

import torchtexttokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')
tokenized_dataset = dataset.map(lambda example: {'tokens': tokenizer(example['text'])}, remove_columns=['text'])

2.2 数值化

        我们构建词汇表，确保频率达到一定阈值的词语被纳入。

vocab = torchtext.vocab.build_vocab_from_iterator(tokeniz