课程介绍
互联网上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐、批评、赞扬等。本课程主要讲解基于LSTM实现对文本情感分析的方法。
LSTM是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）的缩写，其论文首次发表于1997年，这是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
课程目标
- 了解LSTM的概念和原理
- 掌握基于LSTM实现文本情感分析的方法
授课教师
云生态下的创新人才工场
