Algoritmo de generación de texto utilizando modelos de lenguaje recurrentes

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Algoritmo de generación de texto utilizando modelos de lenguaje recurrentes (RNN) con la biblioteca TensorFlow:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# Crear un modelo RNN
model = tf.keras.Sequential([
 layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_seq_length),
 layers.SimpleRNN(64),
 layers.Dense(vocab_size, activation='softmax')
])
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Generar texto a partir de una semilla
seed_text = "Once upon a time"
generated_text = generate_text(model, seed_text, max_length=100)