使用全连接神经网络来处理自然语言未免有些乏力，之前也可以看出准确率并不是很高，这时候就需要另一种专为NLP而生的网络——LSTM网络（长短时记忆网络）。

想要学习这个网络，得先从RNN看起。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。它的激活函数多采用双曲正切函数tanh而不是relu，当然也可以使用relu。而为了每一步操作的统一性，在第一步时会手动添加一个共同输入a0，比如一个全0向量。

而完全体的LSTM是比较复杂的

首先LSTM结构中的输出再次经过一个tanh函数，而原先的输出，就变成了一个叫做细胞状态（Ct）的东西，这个细胞状态就是LSTM能应对长依赖问题的关键，它就能让网络具有记忆和遗忘的效果。为了实现这个效果，LSTM使用了两个门来实现。第一个是遗忘门（forget gate）。使用一个sigmoid层，使其与上个细胞状态值相乘。当sigmoid为0时，就相当于把上个细胞值完全丢弃，即忘记。反之则全部记忆。而这个sigmoid层的输入则是本次词向量与上一次的输出合并的数据，这样就可以通过本次与之前的数据共同决定忘记多少之前的细胞值。第二个是更新门（update gate）。让本次的词向量与上一此的输出合并的数据在经过一个sigmoid层形成控制这个在之前标准RNN结构中用来更新的部分，即用来控制是否更新本次细胞状态值。这样就实现了记忆和遗忘的效果。而最后还有一个输出门，在标准RNN结构最后的输出也乘一个sigmoid层，这样在遇到重要词汇时产生强输出，使其难以遗忘，反之亦然。

当然这只是对LSTM的及其粗略的讲解，这篇博客有着更加详细的讲解，还有LSTM变种结构比如GRU的介绍。

https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

之后就是利用LSTM对之前的网购评论数据进行学习了。

我在GitHub上找到了一个训练好的中文词向量

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors

利用这个词向量来训练LSTM网络

首先封装一个能读取这个词向量文件的chinese_vec.py

import os
import numpy as np
def load_word_vecs():
	embeddings_index = {}
	f = open(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+'/sgns.target.word-word.dynwin5.thr10.neg5.dim300.iter5',encoding='utf8')
	f.readline()#escape first line
	for line in f:
	    values = line.split()
	    word = values[0]
	    coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
	    embeddings_index[word] = coefs
	f.close()

	print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_index))
	return embeddings_index

然后调用它读取，在经过判断是否存在后写入一个空数组。

word_vecs = chinese_vec.load_word_vecs()
embedding_matrix = np.zeros((vocalen, 300))

for word, i in word_index.items():
	embedding_vector = word_vecs.get(word)
	if embedding_vector is not None:
		embedding_matrix[i] = embedding_vector

然后就是构造LSTM，使用Keras可以十分简单

model = Sequential()
model.add(Embedding(trainable=False, weights=[embedding_matrix], input_dim=vocalen, output_dim=300, input_length=maxlen))
model.add(LSTM(128, return_sequences=True))
model.add(LSTM(128))

之后就可以开始训练了。最后可以得到一个接近90%的准确率