如何使用电影评论数据集（例如IMDB数据集）来构建一个基础的语言模型？能否提供相关的Python代码示例以及训练后可能得到的一些关键结果指标？

使用电影评论数据集（如IMDB数据集）构建语言模型的一般步骤如下：

1. **加载数据**：首先从IMDB数据集中读取并整理数据，将其分为训练集、验证集和测试集。可以使用`pandas`处理CSV文件，`tensorflow.keras.datasets`或者`torchtext`等库加载数据。

from keras.datasets import imdb
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

2. **数据预处理**：将整数编码转换为浮点序列，这有助于模型学习。同时，可能还需要对输入序列进行填充或截断，使其长度一致。

max_review_length = 256
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_review_length)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_review_length)

3. **定义模型架构**：使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）作为基础结构。Keras库提供了方便的API。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM

model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 128, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

4. **编译与训练**：选择损失函数（如binary_crossentropy）和优化器（如Adam），然后开始训练模型。

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=5, batch_size=128)

5. **评估与可视化**：训练结束后，检查模型在测试集上的性能，比如准确率、精度、召回率和F1分数等。

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')