为给定的文本数据集创建一个基于LSTM的文本生成模型。
一组包含大量文本数据的数据集，比如新闻文章、小说、博客文章等。
以下是基于LSTM的文本生成模型的一般步骤：

1. 对数据集进行预处理，包括清理和预处理步骤，例如删除噪声和标点符号，标记化文本，构建字典等。

2. 基于预处理的数据集创建训练数据，将前N个字符作为输入，将下一个字符作为输出，这样可以将文本数据转换为预测任务。

3. 构建LSTM模型并训练模型，使用训练数据对模型进行训练，通常使用交叉熵损失函数来优化模型。

4. 经过训练后，将模型应用于初始文本输入，并通过模型生成下一个字符，不断地生成下一个字符直到所需的文本长度被达到。

5. 接着生成更多的文本，不断利用先前的输出作为新的输入进行迭代生成文本。

6. 对生成的文本进行后处理，例如去掉标记化符号并根据需要重新格式化文本。