BiLstm原理
Lstm这里就不说了,直接说Bilstm。
前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM。比如,我们对“我爱中国”这句话进行编码,模型如图所示。
前向的依次输入“我”,“爱”,“中国”得到三个向量{, , }。后向的依次输入“中国”,“爱”,“我”得到三个向量{, , }。最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[, ], [, ], [, ]},即{, , }。
对于情感分类任务来说,我们采用的句子的表示往往是[, ]。因为其包含了前向与后向的所有信息,如下图所示。
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