序列模型在自然语言处理（NLP）中扮演着重要的角色。以下是一些关于序列模型的基础知识和常用方法。
常见序列模型
- 循环神经网络（RNN）：RNN 是一种处理序列数据的神经网络，能够捕捉序列中的时间依赖关系。
- 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM 是 RNN 的一种改进，能够更好地处理长序列数据。
- 门控循环单元（GRU）：GRU 是 LSTM 的简化版本，同样能够处理长序列数据。
实践案例
以下是一个使用 LSTM 模型进行文本分类的案例：
- 数据准备：收集并预处理文本数据，包括分词、去除停用词等。
- 模型构建：使用 LSTM 模型进行文本分类。
- 模型训练：使用训练数据进行模型训练。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
扩展阅读
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