尽管传统的循环神经网络本身对于长距离的依赖关系有一定的捕捉能力，但由于循环神经网络模型在内部是通过门控单元来进行信息传递的，并且这是一种有选择的传递信息方法。这种方法可能会导致梯度消失或者爆炸的问题，并且结果是不可逆的，这种方式在文本长度越来越长的条件下，捕捉依赖关系的能力越来越低，所以我们将这一问题称为长距离依赖问题

是的，你说的很对。长距离依赖问题是循环神经网络的一个缺陷，它会导致模型无法有效地捕捉长序列中的依赖关系。一些改进的循环神经网络，如LSTM和GRU，通过引入门控机制来缓解这个问题，但是它们仍然存在一些限制。近年来，基于Transformer的模型，例如BERT和GPT，已经成为了处理长序列数据的主流方法。这些模型使用自注意力机制来有效地捕捉序列中的依赖关系，并且可以并行计算，从而提高了模型的效率。