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多种LSTM模型对文本分类应用效果的比较分析

摘要

文本分类是自然语言处理中的一个经典应用，同时也是该领域中的一个研究热点。随着信息化时代到来，互联网中已经产生了数量巨大的文本数据。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)被认为是处理序列化数据的有效工具。然而，一般的循环神经网络非常容易产生梯度消失和梯度爆炸的问题。通过对一般的循环神经网络引入“门控”结构以及“细胞状态”结构，长短时记忆网络(LongShortTermMemoryNetworks,LSTM)可以有效地缓解一般的循环神经网络中的问题。

LSTM模型及其改进模型被广泛应