长短期记忆(Long short-term memory LSTM)是一种特殊结构的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比于普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。能够解决在RNN网络中梯度衰减的问题。

以往的多模态情感分析的工作中并没有直接考虑模态内和模态间的动态，而是执行早期融合（也称为特征级融合）或后期融合（也称为决策级融合）。早期融合主要包括在输入层面上简单地连接多模态特征，但是这种方法不能有效地建模模态内特征。而后期融合包括独立训练单模态分类器和执行决策投票，这种方法也不能有效地建模模态间动态。而且在视频中，由于口语的易变性以及伴随的手势和和声音，容易导致的模态内的动态不稳定。作者在本文

长短期记忆(Long short-term memory LSTM)是一种特殊结构的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比于普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。能够解决在RNN网络中梯度衰减的问题。

是一款开源和免费的数据标注工具，能够完成文本分类、图像分类等多种机器学习及深度学习的数据标注任务.它具有用户友好的界面和丰富的功能，可以帮助用户高效地进行数据标注工作。。本文主要讲解一下NER任务的数据标注以及数据如何转化为BIO格式。

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Hive 在处理 join 操作时，会根据表的大小进行优化选择合适的 join 算法。对于一个相对较小的表，Hive 会选择使用 Map Join 来加速处理，这种方式将小表的数据加载到内存中，以提高查询效率。然而，当内存无法容纳全部小表数据时，就会出现内存溢出错误。