RNN语义表示模型

RNN语义表示模型是一种基于循环神经网络（RNN）的深度学习模型，用于捕捉输入序列中的长距离依赖关系。它通过将输入序列编码为连续的向量表示来捕获语义信息，从而能够更好地理解和处理自然语言文本、语音等序列数据。这种模型在许多NLP任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。与传统的词袋模型或TF-IDF方法相比，RNN语义表示模型能够捕捉到更丰富的上下文信息，从而提高了模型的性能和泛化能力。