LSTM文本分类与情感分析

### LSTM在文本分类和情感分析中的方法

LSTM作为一种有效的递归神经网络模型，在序列数据处理方面表现出色。通过利用LSTM模型可以有效地捕捉文本中的上下文信息和长期依赖关系，这有助于提高情感分析的准确性和性能[^1]。

#### 方法概述

为了实现这一目标，通常会采用如下流程：

- **输入表示**：将文本转换成数值形式以便于计算机处理。常用的方式有词袋模型、TF-IDF 或者更为先进的预训练词向量（如Word2Vec, GloVe）。对于更复杂的场景，则可以直接使用字符级别的编码方式。

- **嵌入层**：如果选择了基于单词或子词单位作为最小粒度的话，那么还需要构建一个映射表——即所谓的“嵌入矩阵”，用来把离散化的词汇索引转化为连续空间里的稠密向量表达；而对于字符级RNN来说则不需要单独设立此部分结构因为其本身就具备学习局部特征的能力。

- **循环层 (LSTM)** ：核心组件之一就是由多个堆叠起来的标准长短时记忆单元构成的隐含状态传播路径。这些特殊的节点能够记住过去时刻的重要事件并决定哪些应该被遗忘掉以及新接收的信息里又有哪些值得保存下来传递给下一个时间步长去继续发挥作用。这种机制使得即使面对非常遥远的历史记录也依然能保持较高的敏感度而不会轻易丧失有用线索。

- **输出层**：最后经过线性变换加上激活函数得到最终预测结果的概率分布情况。如果是二元分类任务就只需设置单个神经元配合sigmoid函数即可完成0到1之间的映射操作；多类别情形下一般会选择softmax回归来获得各个类别的相对可能性大小比较直观明了。

import torch.nn as nn

class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim=300, hidden_dim=128, num_layers=2, dropout=0.5, output_dim=1):
        super(LSTMClassifier, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=dropout if num_layers>1 else 0.)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)  # Bidirectional will double the number of features.
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, text):
        embedded = self.dropout(self.embedding(text))
        lstm_out, _ = self.lstm(embedded)
        out = self.fc(lstm_out[:, -1, :])  # Use last time step's output to predict sentiment.
        return out.squeeze(1)

上述代码展示了如何定义一个简单的双向LSTM分类器架构，并指定了必要的超参数配置选项以适应具体应用场景下的需求变化特点[^3]。