lstm 文字情感分析

LSTM是一种循环神经网络模型，常用于处理序列数据，例如自然语言文本数据。在文字情感分析中，LSTM可以通过学习大量的文本数据，来识别出不同的情感类别，例如正面、负面、中性等。LSTM可以通过记忆单元和门控机制来捕捉长期的依赖关系，从而更好地理解文本数据中的语义信息。同时，LSTM也可以处理变长的序列数据，这使得它在处理自然语言文本数据时非常有用。