通过训练小说《三国演义》，对给定的文本，预测下一个汉字。
1.对训练数据ETL，生成<N个汉字,N+1汉字>方式；
2.进行独热（one-hot）编码;
3.使用LSTM训练
python3.6 tensorflow1.9
python lm_lstm.py
Epoch 1000/1000
201260/201260 [==============================] - 116s 578us/step - loss: 3.2507 - acc: 0.5207
Iteration: 1
--------diversity: 0.2
--------Generating with seed: 赶来，忠又出阵，战数
赶来，忠又出阵，战数十里来攻，杀之。”主出战二将相孔明曰：“孔明公中上皆死，其不用吾也。今日曹操矣吾！”后人见喜，皆曰：“汝此是计西来，不可不也。”操曰：“孔明公何故？”孔明曰：“吾自往州郡，说必不可。”操见其，言未毕。方曰：“此时已至曹操！不可轻去。”孔明曰：“诸葛亮闻此时，有一大小，不能先起矣。”延从之，却说张飞引兵十万骑十万里十里，曹操粮草马皆，用众军皆回。孔明问曰：“前有一计何？”当曰：“此。回见孔明，不知其意。遂引兵前至蜀兵，使人昭引众官入城。孔明曰：“子龙二更时分，分三十余里来，分兵五万，后至江必为；然其面，乃地江也。今不已二数。曹操下将，无里五十里之事，一声大寨。今操出，一军将军中；一军飞日云长来迎。战兵，被张翼德杀得一人，大惊曰：“西将军兵到！”夫人回见山处，用兵一人来南：“公公有书名欲往，与汝等人人将军。”一人回报。布闻言：“来日、赵云，不下军中。权曰：“前面一路，人报知；一日之前，前面三路
lm_lstm.py采用one-hot编码，即每条训练数据是1x4000维的矩阵，若分箱成20x4000维的矩阵效果理应更加，这样可以充分利用LSTM的前后汉字序列关系。
训练的数据大概180万汉字，4000个字（4000个预测lable）。
最后的训练准确率，50%左右，若结合lm-ken或ocr的候选字，效果或许会更好。