1.一种动态宽度最大化解码方法，应用于文本生成过程中，其特征在于，该方法包括如下步骤：根据语言模型处理模块生成的概率分布集合，选择候选集，具体包括：根据搜索宽度K限制候选集的数量；根据概率过滤参数P，从每个候选集的生成的概率分布中选择核心字符；

计算选择得到字符对应的生成该字符候选序列的概率序列得分；

选择得分最大的K个候选序列作为输出文本，其中K为搜索宽度；此外，对于每个候选序列最多选择K个候选集；

当候选序列由于概率过滤参数P的过滤而小于搜索宽度K时，不进行补齐；

对于语言模型输出的概率分布集合，从中选择最后一个字符的概率分布d：(i)从概率分布d中选择n个概率最大的字符，并限制这些字符的概率和小于P，n的大小由P决定，其中n为正整数，P为0‑1之间的一个数；

(ii)以搜索宽度K截取K个字符W；

(iii)对于K个字符W中的每个字符w：计算序列的信息分数，信息分数为所有字符信息量之和的平均值。

2.根据权利要求1所述的动态宽度最大化解码方法，其特征在于：按照搜索宽度和候选集计算得到的分数对候选序列进行更新。

3.根据权利要求1至2任意一项所述的动态宽度最大化解码方法，其特征在于：所述语言模型处理模块为Transformer语言模型处理模块。

4.一种文本生成方法，其特征在于：所述文本生成方法为密码猜测集生成方法；并且，在生成密码猜测集的过程中还包括如下步骤：

1)文本预处理步骤：采用文本词条化工具对数据集进行文本预处理，所述文本预处理包括数据清洗、文本转码或编码；

2)语言模型处理步骤：根据文本预处理的结果，训练语言模型处理模块，生成下一可能字符的概率表；

3)波束搜索解码步骤：根据权利要求1至3任意一项所述的动态宽度最大化解码方法，利用语言模型处理模块的输出结果动态调整解码时波束搜索的宽度，并从中采样以生成候选集；

4)碰撞步骤：清洗数据集，将生成的密码猜测集与密码测试集进行匹配碰撞。

5.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机代码，其特征在于：处理器通过读取该存储介质上的计算机代码，以执行权利要求1～3任意一种所述的动态宽度最大化解码方法，或权利要求4所述的文本生成方法。