前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM。比如，我们对“我爱中国”这句话进行编码，模型如图1所示。
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前向的依次输入“我”，“爱”，“中国”得到三个向量{
,
,
}。后向的
依次输入“中国”，“爱”，“我”得到三个向量{
,
,
}。最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[
,
], [
,
], [
,
]}，即{
,
,
}。
对于情感分类任务来说，我们采用的句子的表示往往是[,
]。因为其包含了前向与后向的所有信息，如图2所示。
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前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM。比如，我们对“我爱中国”这句话进行编码，模型如图1所示。 前向的...
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本文标题：BiLSTM
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