【第4章:循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)— 4.4 文本分类与情感分析】

embedded/2025/2/15 12:50:22/

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一、引言:藏在文本背后的“智能大脑”

在数字时代,互联网上的文本信息浩如烟海,从社交媒体评论到新闻报道,人们需要快速理解并分类这些信息。循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)正是实现这一目标的强大工具。它们通过模拟人类的记忆和处理序列信息的能力,在文本分类和情感分析中扮演着重要角色。

二、RNN的奥秘

(一)神奇的“链条”结构

RNN是一种专门处理序列数据的神经网络。它的结构像一条长长的链条,由多个单元串联而成。每个单元接收上一个单元的输出和当前输入,生成新的输出。这种结构使RNN能够捕捉数据中的顺序信息,适用于文本处理任务。

(二)RNN在文本分类和情感分析中的应用

  • 文本分类:RNN能够逐个读取文章中的单词,结合之前的信息,逐步判断文章的主题。然而,在处理长文本时,RNN可能遗忘早期的关键信息,导致分类错误。
  • 情感分析

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