تم استخدام الشبكات العصبية المتكررة على نطاق واسع في مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة (NLP) مثل تصنيف النص وعلامات التسلسل والترجمة الآلية.ذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل (LSTM)، وهي وحدة خاصة من RNN، لديها فائدة من حفظ المعلومات السابقة وحتى المستق
بل في جملة (خاصة بالنسبة ل LSTM ثنائي الاتجاه).في المهمة المشتركة المتمثلة في اكتشاف الممتد، مما يجعل النصوص سامة، نقوم أولا بتطبيق تضمين الكلمة المسبقة (القفازات) لتوليد مجاهاجر الكلمة بعد التوت.ثم نقوم ببناء نموذج عشوائي طويل الأجل طويل الأجل الطويل الأجل (BI-LSTM-CRF) نموذج بحوث بايدو للتنبؤ بما إذا كانت كل كلمة في الجملة سامة أم لا.نحن نغلق فرط HyperParameters من معدل التسرب، وعدد وحدات LSTM، وتضمين حجم مع 10 حفلات واختيار أفضل عصر مع استدعاء التحقق من الصحة.لدينا نموذج يحقق درجة F1 من 66.99 في المئة في Dataset اختبار.
