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nlp可以情感分析吗

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循环神经网络(RNN)结构利用输入序列的先验信息,处理时间序列数据,在捕捉和记忆上下文方面表现良好。LSTM是一种典型的结构,它由输入门、输出门和遗忘门组成,克服了RNN的梯度问题。有许多基于LSTM的改进模型,例如双向LSTM,不仅可以从前面的单词中捕捉上下文,而且可以从后面捕获上下文。这些方法对于某些特定的任务是有用的,但在实际应用中却不太适用。

2017年,我们看到了一种新的方法来解决这个问题。BERT是Google在2018年推出的一个多编码器堆栈的掩码语言模型,在GLUE、SQuAD和SWAG基准测试中实现了STOA,并有了很大的改进

标签: nlp 情感
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