44、使用循环神经网络对序列数据进行建模

使用循环神经网络对序列数据进行建模

在处理序列数据时，循环神经网络（RNN）是一种非常有效的工具。本文将介绍如何使用RNN进行情感分析和字符级语言建模。

1. 情感分析任务的RNN模型构建

由于序列较长，我们将使用LSTM层来处理长期依赖，并将其封装在双向包装器中，使循环层能够从两个方向处理输入序列。

import tensorflow as tf

embedding_dim = 20
vocab_size = len(token_counts) + 2
tf.random.set_seed(1)

# 构建模型
bi_lstm_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(
        input_dim=vocab_size,
        output_dim=embedding_dim,
        name='embed-layer'),
    tf.keras.layers.Bidirectional(
        tf.keras.layers.LSTM(64, name='lstm-layer'),
        name='bidir-lstm'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

bi_lstm_model.summary()

# 编译和训练
bi_lstm_model.compile(
    optimizer=tf.keras.op