双向长短期记忆(bilstm)
时间: 2023-09-20 18:13:49 浏览: 123
双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)是由前向LSTM和后向LSTM组合而成的模型。它的目的是解决传统LSTM模型无法编码从后到前的信息的问题。在句子建模中,Bi-LSTM可以更好地捕捉到双向的语义依赖关系。通过同时考虑前向和后向的上下文信息,Bi-LSTM可以更好地理解句子中词语之间的交互关系,特别是在细粒度的分类任务中,如情感分类。举个例子,对于句子“这个餐厅脏得不行,没有隔壁好”,Bi-LSTM可以更好地捕捉到“不行”对“脏”的程度的修饰。\[2\]
Bi-LSTM的运转方式与传统LSTM类似,但在隐藏层中增加了两个方向的门控结构。具体来说,Bi-LSTM包含两个LSTM模块,一个按照正向顺序处理输入序列,另一个按照逆向顺序处理输入序列。每个LSTM模块都有自己的隐藏状态和细胞状态。最后,正向和逆向的隐藏状态会被连接起来,形成最终的双向隐藏状态。这样,Bi-LSTM可以同时利用前向和后向的上下文信息来进行建模和预测。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [双向长短期记忆网络(BiLSTM)详解](https://blog.csdn.net/qq_45556665/article/details/127685988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)](https://blog.csdn.net/reedci/article/details/117707568)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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