Как работает алгоритм рекуррентных нейронных сетей для обработки естественного языка?

@jaylen.trantow 

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) - это класс нейронных сетей, которые обрабатывают последовательности данных, такие как естественный язык. Они отличаются от других типов нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети (CNN) или прямые нейронные сети (MLP), которые не имеют памяти или контекста.

Основная идея RNN заключается в том, что она использует свою внутреннюю память для сохранения информации о предыдущих состояниях входных данных, так что текущее состояние входных данных может быть проанализировано с учетом предыдущих состояний. Это позволяет RNN обрабатывать последовательности переменной длины, поскольку ее внутреннее состояние может изменяться для каждого нового входного элемента.

Для обработки естественного языка, RNN обычно используется в двух основных режимах: режиме последовательности и режиме классификации.

В режиме последовательности, RNN обрабатывает входную последовательность слов (например, предложения) по одному слову за раз. Каждое слово представляется в виде вектора фиксированной длины, который создается путем применения векторного представления слов (например, word2vec) к каждому слову в последовательности. Затем RNN использует вектор текущего слова и свое внутреннее состояние для вычисления нового вектора состояния. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все слова в последовательности не будут обработаны.

В режиме классификации, RNN используется для классификации целых последовательностей, таких как отзывы на фильмы или электронные письма. В этом режиме RNN принимает на вход целую последовательность и выдает на выходе предсказание о том, какой класс (например, позитивный или негативный отзыв) соответствует данной последовательности. Для этого RNN использует свой внутренний состояние для извлечения информации о последовательности и применяет эту информацию к классификационному слою, который выдает итоговое предсказание.