RNN 在文本分类中的应用 📚

什么是 RNN 文本分类？

RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的神经网络，广泛应用于文本分类任务。它通过记忆先前输入的信息，能够捕捉文本中的上下文依赖关系，例如情感分析、主题分类等。

核心优势 ✅

• 处理序列输入：适合处理自然语言的顺序性
• 上下文感知：通过隐藏状态传递历史信息
• 灵活性：可扩展为双向 RNN、LSTM、GRU 等变体

实现步骤 🧠

1. 数据预处理

   • 分词与词向量转换
   • 构建词汇表与嵌入层
   • 序列填充与截断

2. 模型构建

   • 使用 LSTM 或 GRU 层提取特征
   • 添加全连接层进行分类
   • 损失函数选择（如交叉熵）

3. 训练与优化

   • 梯度下降算法（如 Adam）
   • 正则化技术防止过拟合
   • 验证集调参与测试集评估

应用场景 🌐

• 情感分析：判断文本情感正负
• 新闻分类：自动归类新闻主题
• 垃圾邮件检测：识别恶意内容

扩展学习 📚

• 点击了解 RNN 变体（如 LSTM/GRU）
• 查看文本分类实战代码示例