使用RNN和CNN混合的’鸡尾酒疗法’，提升网络对文本的识别正确率

前几节我们详细研究了GRU和LSTM网络层，这两者特点是能够抓取输入数据在时间上的逻辑联系，因此这两种网络特别容易从文本中抓取规律，因为文本是有一个个单词依据前后次序连接起来的整体，单词与单词之间的连接可以看做是时间上前后相连的组合，因此使用GRU和LSTM构成的网络来进行文本的情绪分析时，正确率能高达90%。 然而GRU和LSTM网络存在一个非常严重的问题，因为他们要计算输入数据的前后关联，因此

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