CNN + LSTM

1. CNN + LSTM

 CNN能够提取输入项目的特征，但是它不会去管这些特征在哪里   LSTM是RNN的变体，能够处理序列化的输入，该网络的内部机制能够选择性的记忆或者遗忘输入的信息，最后得到输入信息在不同环境下的表示。长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。具体内部机制详见大佬链接[ https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405]     情感分析 :   第一个尝试的模型是CNN-LSTM 模型，我们的CNN-LSTM 模型结合由初始的卷积层组成，这将接收word embedding（对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量）作为输入。然后将其输出汇集到一个较小的尺寸，然后输入到LSTM层。隐藏在这个模型后面的直觉是卷积层将提取局部特征，然后LSTM层将能够使用所述特征的排序来了解输入的文本排序。实际上，这个模型并不像我们提出的其他LSTM-CNN模型那么强大。