【第4章：循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）— 4.4 文本分类与情感分析】

一、引言：藏在文本背后的“智能大脑”

在数字时代，互联网上的文本信息浩如烟海，从社交媒体评论到新闻报道，人们需要快速理解并分类这些信息。循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）正是实现这一目标的强大工具。它们通过模拟人类的记忆和处理序列信息的能力，在文本分类和情感分析中扮演着重要角色。

二、RNN的奥秘

（一）神奇的“链条”结构

RNN是一种专门处理序列数据的神经网络。它的结构像一条长长的链条，由多个单元串联而成。每个单元接收上一个单元的输出和当前输入，生成新的输出。这种结构使RNN能够捕捉数据中的顺序信息，适用于文本处理任务。

（二）RNN在文本分类和情感分析中的应用

• 文本分类：RNN能够逐个读取文章中的单词，结合之前的信息，逐步判断文章的主题。然而，在处理长文本时，RNN可能遗忘早期的关键信息，导致分类错误。
• 情感分析