LSTM 与 Bilstm介绍（包含代码实现、Python）

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于 2021-01-28 16:55:46 首次发布
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本文介绍了BiLSTM的基本原理，通过情感分类任务解释为何使用LSTM和BiLSTM，详细阐述LSTM的计算过程，并提供了一个PyTorch实现BiLSTM的代码示例。

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1.1 文章组织

本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。

1.2 情感分类任务

自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看可以认为其是分类任务中的一类。对于情感分类任务，目前通常的做法是先对词或者短语进行表示，再通过某种组合方式把句子中词的表示组合成句子的表示。最后，利用句子的表示对句子进行情感分类。

举一个对句子进行褒贬二分类的例子。

句子：我爱赛尔

情感标签：褒义

1.3 什么是LSTM和BiLSTM？

LSTM的全称是Long Short-Term Memory，它是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。BiLSTM是Bi-directional Long Short-Term Memory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息。

1.4 为什么使用LSTM与BiLSTM？

将词的表示组合成句子的表示，可以采用相加的方法，即将所有词的表示进行加和，或者取平均等方法，但是这些方法没有考虑到词语在句子中前后顺序。如句子“我不觉得他好”。“不”字是对后面“好”的否定，即该句子的

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