训练自然语言模型以在给定上下文的情况下预测下一个单词。
创建一个自然语言模型以在给定上下文的情况下预测下一个单词需要经过几个阶段：

1. 预处理 - 在此阶段，文本被分为句子，进行分词，删除标点符号并从文本中删除停用词。

2. 嵌入 - 在此阶段，单词由实数密集向量表示，并且含义相似的单词具有相似的表示。

3. 训练 - 在此阶段，使用监督学习训练模型，向机器展示以前的文本示例以学习模式。 训练完成后，模型预测序列中的下一个单词。

4. 评估 - 在未见数据上评估模型，以确保它在任务上表现良好。