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介绍：文本生成的方法
了解本章将涵盖的主题概要。
在过去几年中，自然语言处理（NLP）或文本数据处理受到了广泛关注并取得了大量研究成果。文本不仅仅是一种非结构化数据；其背后蕴含的信息远比表面看起来要丰富得多。文本数据代表了我们的思想、观点、知识以及交流方式。
在本章中，我们将重点理解与自然语言处理及文本数据生成模型相关的概念。我们将介绍与文本生成模型相关的各种概念、架构和组成部分，并重点关注以下主题：
- 文本数据传统表示方法的简要概述。
- 分布式表示方法。
- 基于RNN的文本生成。
- LSTM变体及卷积在文本处理中的应用。
我们将深入探讨不同架构的内部工作原理，以及推动文本生成应用发展的关键创新点。同时，我们还将构建并训练这些模型架构，以加深对其的理解。在进入建模细节之前，我们首先从如何表示文本数据开始讲起。