nlp可以情感分析
迴圈神經網路（RNN）結構利用輸入序列的先驗資訊，處理時間序列資料，在捕捉和記憶上下文方面表現良好。LSTM是一種典型的結構，它由輸入門、輸出門和遺忘門組成，克服了RNN的梯度問題。有許多基於LSTM的改進模型，例如雙向LSTM，不僅可以從前面的單詞中捕捉上下文，而且可以從後面捕獲上下文。這些方法對於某些特定的任務是有用的，但在實際應用中卻不太適用。
2017年，我們看到了一種新的方法來解決這個問題。BERT是Google在2018年推出的一個多編碼器堆疊的掩碼語言模型，在GLUE、SQuAD和SWAG基準測試中實現了STOA，並有了很大的改進
