word2vec lstm 分类

word2vec和LSTM都是用来进行自然语言处理中的文本分类的技术。

Word2vec是一种用于将自然语言中的单词转换为向量表示的算法。它将单词映射到一个高维空间中的向量，使得单词之间的相似性可以通过它们的向量之间的距离来衡量。在分类问题中，word2vec可以用于将输入文本中的单词映射为向量表示，这样可以更好地表示输入文本中的单词的语义信息。

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络，它具有记忆机制，可以处理序列数据。在文本分类中，LSTM可以接受一个输入序列，其中每个输入都对应着一个单词向量，然后在整个序列上运行，最终生成一个输出向量，代表整个序列的语义信息。LSTM在很多文本分类任务中表现出了很好的性能，特别是处理长文本时。

将word2vec和LSTM结合在一起，可以利用word2vec生成的单词向量来作为输入LSTM的单词向量，进一步提高分类的准确率。