32、循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）中的应用

循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）中的应用

1. RNN处理文本的基本流程

将文本融入循环网络是一个直接的过程，类似于前一章的卷积神经网络（CNN）分类。句子中的单词会被转换为词嵌入，然后作为时间序列输入到网络中。在这种情况下，我们无需担心序列的最小长度，因为单词的上下文是在RNN的记忆中学习的，而不是通过输入的组合。

有研究对CNN和RNN架构在各种NLP任务（如文本分类、蕴含关系判断、答案选择和词性标注）中的表现进行了广泛比较。研究表明，RNN在大多数任务中表现良好，而CNN仅在某些主要特征为关键短语的匹配情况下表现更优。总体而言，CNN和RNN对句子的建模方法不同，CNN倾向于学习类似于n - 元语法的特征，而RNN旨在维护长距离依赖关系以定义上下文。

2. RNN在NLP中的具体应用

2.1 文本分类

• 流程 ：对于输入句子的简单文本分类任务，循环网络能够在每个时间步依次对词嵌入进行编码。当整个序列编码完成后，使用最后一个隐藏状态来预测类别。网络通过反向传播时间（BPTT）进行训练，并学会依次权衡单词以完成分类任务。
• 相关研究 ：有研究比较了CNN和RNN架构在短文本分类中的表现，发现通过CNN和RNN架构添加顺序信息显著改善了对话行为表征的结果。还有研究使用长短期记忆网络（LSTM）对推文进行编码以预测情感，展示了RNN捕捉推文中复杂结构的能力，特别是否定短语的影响。另外，有研究引入了双LSTM架构用于语义匹配，该架构对问题和答案进行编码，并使用问题和答案向量的内积对候选响应进行排序。
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