确定一个能够识别文本中的情绪的网络架构.
对于文本中情绪的识别,我们可以使用专门用于自然语言处理 (NLP) 任务的深度学习模型.以下是可以用于此目的的网络架构的一个例子: 1.输入层:模型的输入将是文字嵌入的文字序列,这些词代表着固定的尺寸的向量.这有助于模型理解单词的语义含义和它们之间的关系. 2.重复层:第一个隐藏层可以是复发神经网络 (RNN) 或其变体,如LSTM (长短内存) 或GRU (加热复发单元).这些层旨在通过在序列中隐藏的前一个状态来捕获输入文本的语境信息. 3.输入层:可以在层次后添加一个隐藏的文字序列来帮助模型了解单词的语义含义和它们之间的关系. 4.重复层:第一个隐藏层可以是复发神经网络 (RNN) 或其变体,如LSTM (长短内存) 或GRU (加热复发单元).这些层可以用于对输入文本的语境信息进行捕获,从而保持序列中隐藏的前一个状态. 3.重复层:可以在层次后添加一个字段来帮助模型了解词的语义含义和它们之间的关系. 4.重复层:这种隐藏层可以用于对情绪的产生更为细致的信息,例如对情绪的产生影响.