20、深度学习在新闻媒体数据情感分析中的应用

深度学习在新闻媒体数据情感分析中的应用

1. 梯度下降与改进策略

梯度下降是优化算法中的重要方法，基本的梯度下降更新公式为：
(\theta^{(j + 1)} = \theta^{(j)} - \eta \cdot \nabla_{\theta}L(\theta, x^{(i)}, y^{(i)}))
为了减少高方差问题，提出了小批量（mini - batch）的改进策略。小批量梯度下降每次迭代使用 (k) 个训练样本，其更新公式如下：
(\theta^{(j + 1)} = \theta^{(j)} - \eta \cdot \nabla_{\theta}L(\theta, x^{(i:i + k)}, y^{(i:i + k)}))

2. 循环神经网络（RNN）

2.1 RNN 结构与原理

在自然语言处理（NLP）任务中，循环神经网络（RNN）是一种常用的神经网络结构。对于语音和翻译系统等 NLP 任务，当单词序列对模型很重要时，通常会使用 n - 元语言模型来建模系统。而 RNN 也是处理 NLP 中序列问题的一种技术。

在 RNN 结构中，每一层不仅接收当前步骤 (t)（范围从 1 到 (\tau)）的当前单词 (x(t)) 作为输入，还接收上一层的输出 (h(t - 1)) 作为输入。其隐藏状态可以表示为：
(h(t) = f(h(t - 1), x(t); \theta) = f(b + Wh(t - 1) + Ux(t)))
(o(t) = c + Vh(t))
(\hat{y}(t) = softmax(o(t)))
其中，(b) 和 (c) 分