给出一篇通过深度学习技术完成的自然语言生成文本，并简要解释模型使用的算法。
我可以提供一个简单的示例：

文章标题:生成情话: 通过循环神经网络 (LSTM)

该模型使用人工神经网络技术，特别是长短期记忆 (LSTM) 神经网络来生成文本。模型主要由以下 3 个部分组成:

1. 数据预处理：模型使用一个由 20,000 条情话(已经处理过)组成的数据集进行训练。每个情话的长度被限制为 30 个字。

2. 模型架构: 模型使用一个三层的 LTSM 神经网络，每层包含 512 个神经元。输入层接受序列数据，依次传递给 LTSM 神经元，最后输出单个值。输出结果经过一个 softmax 操作生成下一个字符。

3. 训练: 模型使用带学习速率衰减的 Adam 优化器进行训练，目标是最小化交叉熵损失。模型总共训练 80 个 epochs，每个 epoch 包含 1562 批次。

此模型可以在给定开头后继续生成情话：比如输入 “你是我的” ，生成 “幸福和快乐就和你在一起一样”，这种基于大数据集训练出来的文本生成模型被称为语言模型。