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介绍 识别下一个单词是下一个单词预测的任务，也被称为语言建模。自然语言处理的基准任务之一就是语言建模。在其最基本的形式中，它涉及根据给定的一串词语选择最有可能出现的下一个单词。语言建模在许多不同领域都有各种各样的应用。 学习目标 认识统计分析、机器学习和数据科学中使用的各种模型背后的思想和原则。 学习如何创建预测模型，包括回归、分类、聚类等，以根据数据生成精确的预测和类型。 了解过拟合和欠拟合的原理，并学习如何使用准确率、精确度、召回率等指标评估模型性能。 学习如何预处理数据并确定建模的相关特征。 学习如何使用网格搜索和交叉验证调整超参数并优化模型。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。 语言建模的应用 以下是一些值得注意的语言建模应用： 手机键盘文本推荐 智能手机键盘上的一个功能称为手机键盘文本推荐，或者预测文本或自动建议，在您输入时建议单词或短语。它旨在加快输入速度，减少错误，并提供更准确和与上下文相关的建议。 也可阅读：构建基于内容的推荐系统 谷歌搜索自动完成 每次我们使用谷歌等搜索引擎搜索任何内容时，我们会得到许多想法，随着我们不断添加短语，推荐会变得越来越好，与当前搜索更相关。那么，这是如何实现的呢？ 自然语言处理（NLP）技术使其成为可能。在这里，我们将使用自然语言处理（NLP）来创建一个预测模型，利用双向LSTM（长短期记忆）模型来预测句子的剩余部分。 了解更多：什么是LSTM？长短期记忆简介 导入必要的库和包 最好导入构建下一个单词预测模型所需的必要库和包。下面是你通常需要的一些库的示例： import pandas as pd import…