在深度学习的世界里，LSTM（长短期记忆网络）是一个强大的工具，尤其适合处理序列数据，比如文本分类任务。今天，我们就用torch来实现一个基于LSTM的文本分类模型！🎉
首先，我们需要准备好数据，确保文本已经被预处理过，比如分词和向量化。然后，构建LSTM模型，设置输入维度、隐藏层单元数以及输出类别数量。模型训练时，记得调整学习率和优化器，Adam是个不错的选择哦！💪
训练完成后，别忘了评估模型的表现，查看准确率、召回率等指标。如果效果不够理想，可以尝试调整超参数或者增加数据量。🌟
通过这次实践，你会发现LSTM的强大之处——它能很好地捕捉文本中的长期依赖关系。无论是情感分析还是主题分类，LSTM都能为你提供有力支持！🌈
深度学习 PyTorch LSTM 文本分类