LSTM（长短时记忆网络，Long Short-Term Memory）被广泛用于情感分类任务，主要原因在于其在处理序列数据时的强记忆能力，传统的情感分类模型，如全连接神经网络或简单的RNN，难以捕捉文本中的长距离依赖关系，而LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）可以有效地记住重要的信息，同时忽略不重要的信息，这种特性使得LSTM在情感分析中能够更好地理解文本中的情感变化和上下文关系，LSTM还能够处理较长的文本序列，而不会受到梯度消失或梯度爆炸问题的影响，从而在情感分类任务中表现出色。 阅读全部