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本系列将实现一个基于循环神经网络的语言模型(recurrent neural network based language model)。该实现包含两个方面：一是能够得到任意语句在现实中成立的得分，其提供了判断语法与语义的正确性的度量方式。该模型是机器翻译中的典型应用。二是模型能够产生新的文本，这是一个非常棒的应用。比如，对莎士比亚的文章进行训练，能够产生一个新的类似莎士比亚的文本，目前，这个有趣的想法已经被Andrew Karpathy基于RNNs的字符级别的语言模型实现了。

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