BiLstm原理

Lstm这里就不说了，直接说Bilstm。

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，模型如图所示。

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，如下图所示。