Как работают рекуррентные нейронные сети в задачах обработки естественного языка?

Рекуррентные нейронные сети (RNN) в задачах обработки естественного языка работают следующим образом: kartaslov.ru na-journal.ru

1. Принимают входную последовательность объектов и порождают вектор фиксированной длины, который подытоживает её. medialex.brsu.by
2. Обладают обратными связями. kartaslov.ru Они позволяют информации из предыдущих шагов влиять на текущие вычисления. kartaslov.ru Это делает RNN подходящими для задач, где важен контекст и зависимость между данными в разных частях последовательности. kartaslov.ru
3. Сохраняют скрытое состояние. kartaslov.ru Оно представляет собой внутреннее состояние сети, которое аккумулирует информацию о предыдущих элементах в последовательности. kartaslov.ru Каждый элемент (например, слово в тексте) последовательности влияет на состояние сети, и это состояние обновляется с каждым новым элементом. kartaslov.ru
4. Используют скрытое состояние для анализа. kartaslov.ru Оно может содержать информацию о том, что произошло в прошлом, и влиять на то, как будет обработан следующий элемент. kartaslov.ru

Рекуррентные нейронные сети применяются, например, для машинного перевода, анализа эмоциональной окраски текста, выделения и классификации именованных сущностей в тексте, генерации текстов и других задач. na-journal.ru www.geeksforgeeks.org