语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经网络语言模型领域，基于字符的模型为语言建模提供了一种通用、灵活和强大的方法。在本教程中，你将了解到如何开发基于字符的神经网络语言模型。学习完本教程，你将学会：1.如何针对基于字符的语言建模准备文本。2.如何使用LSTM开发基于字符的语言模型。

语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经网络语言模型领域，基于字符的模型为语言建模提供了一种通用、灵活和强大的方法。在本教程中，你将了解到如何开发基于字符的神经网络语言模型。学习完本教程，你将学会：1.如何针对基于字符的语言建模准备文本。2.如何使用LSTM开发基于字符的语言模型。