長短時記憶網絡（LSTM）
在文本分類中，CNN因爲主要提取的是局部特徵而忽略了global特徵，這容易形成一次多義的現象，進而對文本分類的精度產生必定的影響，而LSTM是RNN的一種變形，其處理的輸入是序列化的輸入，RNN因爲容易更長久的記憶能力，容易形成梯度消失，因此能夠利用lstm模型來防止序列化輸入在傳輸時形成的梯度消失現象。利用BPTT算法來優化參數。算法 因爲RNN能學習任意時間長度序列的輸入，但隨着輸入的增
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