在下面的BiRNN类中，虽然文本序列的每个词元经由嵌入层（self.embedding）获得其单独的预训练GloVe表示，但是整个序列由双向循环神经（self.encoder）编码。我们将使用预训练的Glove模型来表示每个词元，并将这些词元表示送入多层双向循环神经网络以获得文本序列表示，该文本序列表示将被转换为情感分析输出，对于相同的下游应用，我们将考虑不同的架构选择。我们使用这些预训练的词向量

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由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我们可以将情感分析看作一项文本分类任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同情感积极性。情感分析（sentiment analysis）研究人民在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。正如我们所料，评论的长度各布不相同，为了每次处理小批量这样的评

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