能给我举个简单数据例子讲解RNN做nlg的代码吗

当我们使用RNN进行自然语言生成时，我们需要将一个序列输入到RNN中，并生成一个新的序列。下面是一个简单的例子，用于生成一些简单的文本：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 生成数据集
def generate_dataset(num_examples):
    input_data = []
    target_data = []
    for i in range(num_examples):
        input_text = str(i)
        target_text = str(i+1)
        input_data.append([int(j) for j in input_text])
        target_data.append([int(j) for j in target_text])
    return input_data, target_data

# 数据处理
def preprocess_data(input_data, target_data, num_classes):
    input_data = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(input_data, maxlen=num_classes, padding='pre')
    target_data = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(target_data, maxlen=num_classes, padding='pre')
    input_data = tf.one_hot(input_data, num_classes)
    target_data = tf.one_hot(target_data, num_classes)
    return input_data, target_data

# 定义模型
def create_model(num_classes):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(128, input_shape=(None, num_classes)))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 训练模型
def train_model(model, input_data, target_data, epochs, batch_size):
    model.fit(input_data, target_data, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# 测试模型
def test_model(model, input_data, target_data):
    loss, acc = model.evaluate(input_data, target_data)
    print("Test Accuracy: %.2f%%" % (acc * 100))

# 生成数据集
input_data, target_data = generate_dataset(10000)

# 数据处理
num_classes = 10
input_data, target_data = preprocess_data(input_data, target_data, num_classes)

# 定义模型
model = create_model(num_classes)

# 训练模型
epochs = 10
batch_size = 64
train_model(model, input_data, target_data, epochs, batch_size)

# 测试模型
test_model(model, input_data, target_data)

这个例子中，我们使用了一个RNN模型来生成数字序列。我们首先生成一个包含10000个数字序列的训练数据集，每个序列包含一个数字。然后我们将这些数据集进行处理，使其转换成one-hot编码，并将长度统一为10。接着我们定义了一个包含LSTM层和Dense层的模型，并进行训练。最后我们测试模型的准确性。这个例子是一个比较简单的RNN应用，但是它可以帮助您了解如何使用RNN来生成序列数据。