作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在之前的专业技术博客中，我们已经对深度学习模型进行了综述性介绍。随着深度学习在文本处理、计算机视觉等领域的应用越来越广泛，最近几年也出现了一系列基于神经网络的新型情感分析模型。本文将会回顾这些模型，并从理论与实践两个角度对其进行剖析。
我们可以把情感分析模型分为以下三类：
1）基于规则的方法：如词典法、正则表达式法、分类器法等；
2）基于统计方法：如朴素贝叶斯法、最大熵模型、支持向量机等；
3）基于神经网络的方法：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、递归神经网络（LSTM）等。
本文主要关注第三类模型——递归神经网络（RNN）。RNN 在自然语言处理领域里有着举足轻重的作用，它能够捕获序列信息并且用它来对文本数据进行建模，因此很适合用来做文本情感分析。接下来，我们将介绍 RNN 模型的相关知识点。
2. 基本概念术语说明
2.1 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
RNN 是一种特殊的神经网络类型，它由时间序列数据作为输入，通过隐藏层传递信息并输出结果。该网络拥有记忆功能，可以记录上一次的计算结果并帮助当前计算更好地适应新的输入。RNN 的关键特点在于可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。换句话说，RNN 可以利用历史数据推断出未来的数据。
RNN 的结构由两部分组成：