一、引言
嘿，各位技术小伙伴们！今天咱们要来深入聊聊循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），这俩在序列标注和命名实体识别领域那可是相当厉害的角色。咱就从最基础的概念开始，一步步揭开它们神秘的面纱，看看它们到底是怎么在实际应用中发挥巨大作用的。
二、序列数据的挑战
在开始讲 RNN 和 LSTM 之前，咱得先明白为啥需要它们。现实生活中有很多数据都是序列形式的，比如说文本，一个句子里的单词是按顺序排列的；又比如时间序列数据，像股票价格随时间的变化。处理这些序列数据的时候，传统的神经网络就有点力不从心啦。为啥呢？因为传统神经网络可不管数据的顺序，它把每个输入都当成独立的，完全忽略了序列中前后元素之间的关系。这就好比你读一篇文章，只看每个单词，不考虑它们前后的联系，那肯定很难理解文章的意思。所以，我们就需要新的工具来解决这个问题，RNN 就应运而生啦。
