LSTM网络文本情感分析实验中容易出现的问题

在LSTM网络文本情感分析实验中，可能会遇到以下问题：

1. 数据集不平衡：如果数据集中正负样本数量不平衡，模型可能会偏向于预测样本数量较多的类别，导致模型性能下降。

2. 过拟合：LSTM网络非常容易过拟合，因此需要采取一些方法来减小过拟合的影响，例如dropout和正则化等。

3. 模型复杂度：LSTM网络的复杂度很高，需要大量的计算资源和时间进行训练和调优。

4. 词向量选择：词向量的选择对于模型性能有很大的影响，不同的词向量可能会导致模型的性能差异。

5. 语料库的选择：语料库的质量和多样性对于模型性能也有很大的影响。如果语料库过小或者没有代表性，模型可能会出现欠拟合的情况。