，命掌生死簿判官：“急取簿子来，看陛下阳寿天禄该有几何？”崔/// 判官急查魂已，遂送出宫门，把腰躬一躬，就入里面，搀着唐僧道：“孩儿，你既问我：如今取得那个是取经的，别处山背上僧人，比那金箍铁棒，就变作一个老魔头儿女。”沙僧道：“既如此，你两个各怀一口，虽然穿这个锦布直裰，一顿钯筑了一个倒身，倒在那洞里，叫：“小的们！”沙僧道：“哥哥，这个小妖，不是好人。”那呆子一个个把他那一般模样，将他一计，喝声叫道：“那里来了！”那怪笑道：“这泼猴真个是甚么人也！你是那里来的？”那呆子一个个咬牙恨道：“这个猴头！你看那：冷笑冷笑，可以叹写罢。”那呆子不敢问他，却又叫道：“小的们！”那呆子真个好生得道：“你这个老人家，自有道理？”那呆子就教他们安排斋供。长老问：“悟空，你这等，这一场合此。”那僧道：“你这个和尚，你坐在那里，等我替你吊在树下，只听得呼呼叫声叫道：“大哥，不要走！”众妖道：“我和你去。”那和尚与二位罗汉，同入洞中，又听得那魔王也不知。”三藏道：“我是大唐圣僧的徒弟。”叫道：“你是那里来的？”那人抬头看时，只听得呼呼风响，果然不是仙家的人。沙僧见了大惊，不敢出头，又问道：“你是何人？你去罢。”那呆子正自家已得知，急转身来了，沙僧挑担，不敢上沙，不敢高叫
temperature = 0.5 生成：
write_3(model, 0.5, 500, begin_sentence)，命掌生死簿判官：“急取簿子来，看陛下阳寿天禄该有几何？”崔/// 判官随后查爱，捧着锦袈裟，强似英雄模样。这猴王也不敢久停，却将此情上凡胎，怎么得灾还法来却要去降妖杖！”正是那：金火之声道：“大圣不必不敢，等我替你吊弟子去罢。”那呆子脱了手，教他驮过来，果然容易，只听得水响，急忙跪下。大圣闻得此言，即传旨教：“莫忙！莫动！千万千万散火，已死活于通息。”二人闻言，又急云步而坐。那大圣大惊道：
“悟空，宝宝宝宝宝贝，没甚宝贝，你来这里去的，就是福足矣。”那妖精把行者带了，暗想道：“那呆子也不晓得，若要妇妇，只怕呀，原是黑了孙长老的人，必定是鬼。就是紫！”行者笑道：“呆子！不知道，你还哭个吃食，我们没奈何，我也难得，他若肯来，我却好抛花，必然就打一个甚么？”行者道：“不济！不是！我且不打你，你看他那里坐了？那呆子倒在地下，问我有些儿成精，我也认得是个甚么虚头？”八戒道：“我晓得，虽是不好的，却不是好人？我去化斋口里去罢。”那呆子们心惊甚么道了，定得住道，只叫道：“婆婆婆子，你看那里有甚么人马，那里肯来，我与你讲话哩。”好猴王，他驾起云头，将身一纵，跳上高峰，道：“这厮休胡说！你在那里化斋，你把我们吊在洞里，把我们按一下，把身子抬来，紧紧绳，”妖王大喜，即
通过三个例子，我们看到模型已经能生成一些有意义的句子，但是一旦把几个句子连起来就让人摸不着头脑了，特别是总感觉情节或对话有断层。这个也说得通，这里所做的本质上就是从统计模型中进行抽样，而整本书中一般有很多比较相似的句子，但这些句子的上下文语境并不相同，模型从这些上下文中随机抽取进而生成文本，后面自然就越走越歪了。
所以基于统计的自然语言理解与我们人类理解语言的方式大相径庭，这意味着模型本身并不理解这些上下文词句是什么意思。不过也正因为此，有时候确实能产生一些意想不到的表达方式，给人以某种“启迪”，所谓的脑回路清奇大概就是这样吧。当然还有一个原因是显而易见的 —— 训练语料的不足，不过这方面的提升首先还是需要电脑硬件的提升。
《数学之美》
《 Deep Learning with Python 》