帮我用keras构建一个简单的自然语言生成模型

好的，下面是一个简单的自然语言生成模型的Keras实现：

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(units=hidden_size))
model.add(Dense(units=vocab_size, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(X_val, y_val))

其中，`vocab_size`表示词汇表大小，`embedding_dim`表示嵌入层的维度，`max_len`表示输入序列的最大长度，`hidden_size`表示LSTM层的隐藏状态大小，`batch_size`表示批量大小，`num_epochs`表示训练轮数，`X_train`和`y_train`是训练数据，`X_val`和`y_val`是验证数据。

在训练之前，还需要将文本数据转换为数字向量，可以使用Keras的`Tokenizer`类来完成这个任务。例如：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 初始化tokenizer
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# 将文本转换为数字向量
X = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 对数字向量进行填充，使它们的长度一致
X = pad_sequences(X, maxlen=max_len)

# 将标签转换为one-hot编码
y = to_categorical(labels, num_classes=vocab_size)

其中，`texts`表示文本数据，`labels`表示标签数据，`to_categorical`是Keras的一个函数，用于将标签转换为one-hot编码。