【第4章：循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）— 4.3 RNN与LSTM在自然语言处理中的应用案例】

咱今天来聊聊在人工智能领域里，特别重要的两个神经网络：循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），主要讲讲它们在自然语言处理里的应用。你想想，平常咱们用手机和别人聊天、看新闻、听语音助手说话，背后说不定就有 RNN 和 LSTM 在帮忙呢！

二、RNN 是什么？

（一）基本原理

RNN，简单来说，就是一种能处理序列数据的神经网络。啥是序列数据呢？像咱们说的话，一个字接着一个字，这就是序列；还有股票价格随时间的变化，也是序列数据。RNN 的特别之处就在于，它能记住之前的信息，然后用这些信息来处理当前的任务。

比如说，我们要判断 “我今天很开心，因为我中了彩票” 这句话的情感倾向。RNN 在处理到 “因为我中了彩票” 的时候，它能记得前面说的 “我今天很开心”，这样就能更准确地判断出整句话是积极的情感。

从结构上看，RNN 有一个个的单元，这些单元像链条一样连起来。每个单元都会接收上一个单元的输出，再结合当前输入，