RNN 文本分类原理 🧠

什么是 RNN？

RNN（Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络，通过时间步机制捕捉文本中的上下文信息。

核心特点

• 记忆能力：通过隐藏状态（Hidden State）保留先前信息
• 序列处理：适合处理文字、语音等具有顺序的数据
• 变体形式：如 LSTM、GRU 等改进结构解决了长时依赖问题

RNN 在文本分类中的应用 📚

1. 输入处理
   文本被转换为词向量（Word Embedding），如使用 Word2Vec 或 BERT 预训练模型

   

2. 模型训练
   通过反向传播算法（Backpropagation）优化参数，损失函数通常采用交叉熵（Cross-Entropy）

   • 优点：适合处理长短不一的文本
   • 缺点：容易出现梯度消失/爆炸问题

3. 实际案例

   • 情绪分析（Sentiment Analysis）
   • 消息分类（Spam Detection）
   • 问答系统（Question Answering）

扩展学习 📈

• RNN 与 LSTM 的对比
• 文本分类的其他方法
• 实践项目：用 RNN 实现情感分析

图片示例 📷

（图示：RNN 模型在文本分类任务中的优缺点对比）

通过 RNN 的序列建模能力，可以更精准地理解文本的语义结构，但实际应用中仍需结合注意力机制（Attention Mechanism）等技术提升效果。