基于递归神经网络(RNN)的情绪分析算法在自然语言处理中的研究

一、引言自然语言处理(NLP)的核心目标是使计算机能够理解和处理人类语言,其中情感分析是NLP领域的重要分支,其主要用于解读和理解文本中的情感趋势,以实现对文本的情感分类或预测。早期采用简单RNN结构的情感分析算法在处理长期依赖关系上常面临梯度消失或梯度爆炸等问题,因此在处理复杂任务时其性能受到了限制。现在,长短时记忆网络(LSTM)在情感分析中展现出了强大的性能,提高了情感分析任务的准确率。