基于门控循环单元（GRU）的文本情感分析算法详解 题目描述 本题目讲解如何利用门控循环单元（GRated Recurrent Unit, GRU）构建文本情感分析模型。情感分析旨在判断文本的情感倾向（如正面/负面）。GRU作为RNN的变体，通过门控机制缓解梯度消失问题，能有效捕捉文本序列中的长距离依赖关系。我们将从GRU的基本原理出发，逐步构建完整的分类模型，包括词向量处理、序列建模和分类输出。 解题过程 输入表示与词向量映射 对输入文本进行分词，将每个词转换为对应的词向量。假设输入序列为 \( X = [ x_ 1, x_ 2, ..., x_ T] \)，其中 \( x_ t \) 是第 \( t \) 个词的独热编码。 通过词嵌入层将独热向量映射为稠密向量：\( e_ t = W_ e \cdot x_ t \)，其中 \( W_ e \) 是词嵌入矩阵，\( e_ t \in \mathbb{R}^d \) 是 \( d \) 维词向量。 GRU的序列建模 GRU通过重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate）控制信息流动。其计算步骤如下： 重置门 \( r_ t \)：决定哪些历史信息需要忽略，公式为 \( r_ t = \sigma(W_ r \cdot [ h_ {t-1}, e_ t] + b_ r) \)，其中 \( \sigma \) 是Sigmoid函数，\( h_ {t-1} \) 是上一时刻隐状态。 更新门 \( z_ t \)：控制当前状态与历史状态的融合比例，公式为 \( z_ t = \sigma(W_ z \cdot [ h_ {t-1}, e_ t] + b_ z) \)。 候选隐状态 \( \tilde{h}_ t \)：结合重置门过滤后的历史信息，公式为 \( \tilde{h} t = \tanh(W_ h \cdot [ r_ t \odot h {t-1}, e_ t] + b_ h) \)，其中 \( \odot \) 表示逐元素乘法。 最终隐状态 \( h_ t \)：通过更新门融合历史与当前信息，公式为 \( h_ t = (1 - z_ t) \odot h_ {t-1} + z_ t \odot \tilde{h}_ t \)。 对输入序列的每个时间步依次计算，最终隐状态 \( h_ T \) 编码了整个序列的语义信息。 输出层与分类 将最后时刻的隐状态 \( h_ T \) 输入全连接层，并通过Softmax函数生成情感概率分布： \( \hat{y} = \text{Softmax}(W_ o h_ T + b_ o) \)，其中 \( W_ o \) 和 \( b_ o \) 是输出层参数，\( \hat{y} \) 是预测的情感类别概率（如正面/负面）。 训练与优化 使用交叉熵损失函数：\( L = -\sum_ {i} y_ i \log(\hat{y}_ i) \)，其中 \( y_ i \) 是真实标签的独热编码。 通过反向传播和梯度下降（如Adam优化器）更新GRU参数和词嵌入矩阵，最小化损失函数。 扩展与改进 双向GRU ：同时使用前向和后向GRU，捕捉上下文依赖，提升对复杂句式的情感理解。 注意力机制 ：在GRU输出上加权重要时间步的隐状态，增强模型对关键词的聚焦能力。 预训练词向量 ：采用GloVe或Word2Vec初始化词嵌入矩阵，加速收敛并提升泛化能力。 通过上述步骤，GRU模型能够有效学习文本中的情感特征，实现高准确率的情感分类。