51、自然语言处理中的状态RNN与情感分析

自然语言处理中的状态RNN与情感分析

1. 状态RNN的创建

状态RNN（Recurrent Neural Network）在处理序列数据时，能够保留每个批次中输入序列的状态。创建状态RNN需要遵循以下步骤：
1. 设置 stateful=True ：在创建每个循环层时，将 stateful 参数设置为 True 。
2. 指定 batch_input_shape ：状态RNN需要知道批次大小，因为它会为批次中的每个输入序列保留一个状态。因此，必须在第一层中设置 batch_input_shape 参数。

以下是创建状态RNN的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

batch_size = 32
max_id = 1000

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.GRU(128, return_sequences=True, stateful=True,
                     dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2,
                     batch_input_shape=[batch_size, None, max_id]),
    keras.layers.