提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力

提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力

关键词：AI模型、多模态情感计算、个体差异识别、情感特征融合、深度学习

摘要：本文聚焦于提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力。首先介绍了该研究的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多模态情感计算和个体差异识别的核心概念及其联系，并给出了相应的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，通过Python源代码进行说明，同时介绍了相关的数学模型和公式。通过项目实战展示了代码的实际应用和详细解释。分析了该技术在实际场景中的应用，并推荐了学习资源、开发工具框架和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，还提供了常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今数字化时代，情感计算作为人工智能领域的一个重要分支，受到了广泛的关注。多模态情感计算结合了多种模态的数据，如文本、语音、图像等，以更全面地理解人类的情感状态。然而，每个人在表达情感时都存在个体差异，这些差异可能源于文化背景、性格特点、生活经历等因素。因此，提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力具有重要的现实意义。

本文章的范围涵盖了从多模态情感计算和个体差异识别的基本概念出发，深入探讨核心算法原理、数学模型，通过实际项目案例展示如何提升AI模型的个体差异识别能力，以及分析其在不同实际场景中的应用。

1.2 预期读者

本文预期读者包括人工智能领域的研究人员、开发者、对情感计算感兴趣的学生以及相关行业的从业者。对于研究人员，本文可以提供新的研究思路和方法；对于开发者，有助于他们在实际项目中提升AI模型的性能；对于学生，可以作为学习多模态情感计算和个体差异识别的参考资料；对于行业从业者，能帮助他们了解该技术在实际业务中的应用潜力。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍多模态情感计算和个体差异识别的核心概念及其联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行说明；接着详细讲解核心算法原理，并使用Python源代码进行阐述；介绍相关的数学模型和公式，并举例说明；通过项目实战展示代码的实际应用和详细解释；分析该技术在实际场景中的应用；推荐学习资源、开发工具框架和相关论文著作；最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

多模态情感计算：综合利用多种模态的数据（如文本、语音、图像等）来识别和分析人类情感状态的技术。个体差异识别：在情感计算中，识别不同个体在情感表达上的差异的能力。情感特征融合：将不同模态的情感特征进行整合，以获得更全面和准确的情感信息。深度学习：一种基于人工神经网络的机器学习方法，在多模态情感计算中广泛应用。

1.4.2 相关概念解释

模态：指信息的不同表现形式，如文本、语音、图像等。在多模态情感计算中，不同模态的数据可以提供互补的情感信息。特征提取：从原始数据中提取出能够代表情感信息的特征。例如，在文本中提取关键词、情感极性等特征；在语音中提取音高、语速等特征。模型训练：使用标注好的数据对AI模型进行训练，使其能够学习到数据中的模式和规律，从而提高情感识别的准确性。

1.4.3 缩略词列表

CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）LSTM：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）

2. 核心概念与联系

2.1 多模态情感计算的核心概念

多模态情感计算旨在通过整合多种模态的数据来更准确地识别和分析人类的情感状态。不同模态的数据具有不同的特点和优势，例如：

文本模态：包含丰富的语义信息，可以通过关键词、语法结构等表达情感。例如，“我很开心”直接表达了积极的情感。语音模态：语音的音高、语速、语调等特征可以反映情感的强度和类型。例如，高亢、快速的语音可能表示兴奋或愤怒。图像模态：面部表情、肢体语言等可以直观地传达情感。例如，微笑的表情通常表示开心。

2.2 个体差异识别的核心概念

个体差异识别是指在情感计算中，考虑到不同个体在情感表达上的差异。这些差异可能体现在以下几个方面：

文化差异：不同文化背景的人在情感表达上可能存在差异。例如，在一些文化中，直接表达愤怒被认为是不礼貌的，而在另一些文化中则更为常见。性格差异：性格开朗的人可能更倾向于用夸张的方式表达情感，而性格内向的人则可能更加含蓄。生活经历差异：经历过重大挫折的人可能在情感表达上更加消极，而生活幸福的人则更倾向于积极表达情感。

2.3 核心概念的联系

多模态情感计算和个体差异识别是相互关联的。多模态数据可以提供更丰富的信息，有助于识别个体差异。例如，通过结合文本、语音和图像数据，可以更全面地了解一个人的情感状态，从而更好地识别其个体差异。另一方面，考虑个体差异可以提高多模态情感计算的准确性。不同个体在不同模态上的情感表达可能存在差异，通过识别这些差异，可以调整模型的参数，使模型更加适应不同个体的情感表达特点。

2.4 文本示意图

多模态情感计算
|-- 文本模态
|   |-- 关键词提取
|   |-- 情感极性分析
|-- 语音模态
|   |-- 音高特征提取
|   |-- 语速特征提取
|-- 图像模态
|   |-- 面部表情识别
|   |-- 肢体语言分析
|
|-- 情感特征融合
|   |-- 加权融合
|   |-- 深度学习融合
|
|-- 个体差异识别
|   |-- 文化差异考虑
|   |-- 性格差异考虑
|   |-- 生活经历差异考虑

2.5 Mermaid流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

3.1 核心算法原理

在多模态情感计算中，常用的算法包括深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。这些算法可以自动从多模态数据中提取特征，并进行情感分类。

3.1.1 卷积神经网络（CNN）

CNN主要用于处理图像和语音数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取数据的特征。卷积层通过卷积核在数据上滑动，提取局部特征；池化层用于降低数据的维度，减少计算量；全连接层将提取的特征进行整合，输出最终的分类结果。

3.1.2 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理序列数据，如文本和语音。它通过门控机制来解决RNN中的梯度消失问题，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

3.2 具体操作步骤

3.2.1 数据预处理

首先，需要对多模态数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。例如，对于文本数据，需要进行分词、去除停用词等操作；对于语音数据，需要进行降噪、特征提取等操作；对于图像数据，需要进行裁剪、缩放等操作。

3.2.2 特征提取

使用CNN、LSTM等算法从预处理后的数据中提取情感特征。例如，对于图像数据，可以使用预训练的CNN模型（如ResNet、VGG等）提取特征；对于文本数据，可以使用LSTM模型提取语义特征。

3.2.3 情感特征融合

将不同模态的情感特征进行融合，可以使用加权融合、深度学习融合等方法。加权融合是根据不同模态的重要性赋予不同的权重，然后将特征进行加权求和；深度学习融合是使用神经网络模型将不同模态的特征进行整合。

3.2.4 个体差异识别

在情感识别过程中，考虑个体差异。可以通过收集个体的历史情感数据，分析其情感表达的特点，然后调整模型的参数，使模型更加适应个体的情感表达。

3.3 Python源代码实现

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, LSTM
from tensorflow.keras.models import Model

# 数据预处理示例
def preprocess_text(text):
    # 简单的分词和去除停用词示例
    words = text.split()
    stop_words = ['the', 'and', 'is']
    filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
    return filtered_words

# 特征提取示例
def extract_text_features(text):
    # 简单的词向量表示示例
    word_vectors = []
    for word in text:
        vector = np.random.rand(100)  # 随机生成词向量
        word_vectors.append(vector)
    return np.array(word_vectors)

def extract_image_features(image):
    # 使用预训练的CNN模型提取图像特征示例
    base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
    features = base_model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))
    features = np.squeeze(features)
    return features

# 情感特征融合示例
def fuse_features(text_features, image_features):
    # 简单的拼接融合示例
    fused_features = np.concatenate((text_features.flatten(), image_features.flatten()))
    return fused_features

# 构建模型示例
def build_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
    outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 示例数据
text = "I am very happy today"
image = np.random.rand(224, 224, 3)

# 数据预处理
preprocessed_text = preprocess_text(text)

# 特征提取
text_features = extract_text_features(preprocessed_text)
image_features = extract_image_features(image)

# 情感特征融合
fused_features = fuse_features(text_features, image_features)

# 构建模型
model = build_model(fused_features.shape)

# 训练模型（这里只是示例，实际需要更多数据）
labels = np.array([1])
model.fit(np.expand_dims(fused_features, axis=0), labels, epochs=10)

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

4.1 卷积神经网络（CNN）的数学模型和公式

4.1.1 卷积层

卷积层是CNN的核心层，其数学模型可以表示为：

4.1.2 池化层

池化层用于降低数据的维度，常用的池化方法有最大池化和平均池化。最大池化的数学模型可以表示为：

4.2 长短期记忆网络（LSTM）的数学模型和公式

LSTM的核心是门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门。其数学模型可以表示为：

4.2.1 遗忘门

4.2.2 输入门

4.2.3 细胞状态更新

4.2.4 输出门

4.3 情感特征融合的数学模型和公式

4.3.1 加权融合

加权融合是根据不同模态的重要性赋予不同的权重，然后将特征进行加权求和。其数学模型可以表示为：

4.3.2 深度学习融合

深度学习融合是使用神经网络模型将不同模态的特征进行整合。假设输入的特征为 F1F_1F1​ 和 F2F_2F2​，则深度学习融合的数学模型可以表示为：

4.4 举例说明

4.4.1 CNN举例

假设输入的图像数据是一个 32×3232 imes 3232×32 的灰度图像，卷积核的大小是 3×33 imes 33×3，步长为 1，填充为 0。则卷积层的输出大小为 (32−3+1)×(32−3+1)=30×30(32 - 3 + 1) imes (32 - 3 + 1) = 30 imes 30(32−3+1)×(32−3+1)=30×30。

4.4.2 LSTM举例

假设输入的序列长度为 10，每个时间步的输入维度为 20，LSTM 单元的隐藏状态维度为 30。则在每个时间步，LSTM 单元会根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态更新细胞状态和隐藏状态。

4.4.3 情感特征融合举例

假设文本特征 F1F_1F1​ 的维度为 100，图像特征 F2F_2F2​ 的维度为 200，权重 w1=0.4w_1 = 0.4w1​=0.4，w2=0.6w_2 = 0.6w2​=0.6。则加权融合后的特征 FFF 的维度为 300，其计算公式为 F=0.4⋅F1+0.6⋅F2F = 0.4 cdot F_1 + 0.6 cdot F_2F=0.4⋅F1​+0.6⋅F2​。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

5.1.1 安装Python

首先，需要安装Python环境，建议使用Python 3.7及以上版本。可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

5.1.2 安装深度学习框架

本项目使用TensorFlow作为深度学习框架，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow

5.1.3 安装其他依赖库

还需要安装一些其他的依赖库，如NumPy、Pandas等，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas

5.2 源代码详细实现和代码解读

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, LSTM
from tensorflow.keras.models import Model

# 数据预处理函数
def preprocess_text(text):
    # 简单的分词和去除停用词示例
    words = text.split()
    stop_words = ['the', 'and', 'is']
    filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
    return filtered_words

# 文本特征提取函数
def extract_text_features(text):
    # 简单的词向量表示示例
    word_vectors = []
    for word in text:
        vector = np.random.rand(100)  # 随机生成词向量
        word_vectors.append(vector)
    return np.array(word_vectors)

# 图像特征提取函数
def extract_image_features(image):
    # 使用预训练的CNN模型提取图像特征示例
    base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
    features = base_model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))
    features = np.squeeze(features)
    return features

# 情感特征融合函数
def fuse_features(text_features, image_features):
    # 简单的拼接融合示例
    fused_features = np.concatenate((text_features.flatten(), image_features.flatten()))
    return fused_features

# 构建模型函数
def build_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
    outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 示例数据
text = "I am very happy today"
image = np.random.rand(224, 224, 3)

# 数据预处理
preprocessed_text = preprocess_text(text)

# 特征提取
text_features = extract_text_features(preprocessed_text)
image_features = extract_image_features(image)

# 情感特征融合
fused_features = fuse_features(text_features, image_features)

# 构建模型
model = build_model(fused_features.shape)

# 训练模型（这里只是示例，实际需要更多数据）
labels = np.array([1])
model.fit(np.expand_dims(fused_features, axis=0), labels, epochs=10)

5.3 代码解读与分析

5.3.1 数据预处理

preprocess_text 函数用于对文本数据进行预处理，包括分词和去除停用词。这一步的目的是去除无用的信息，提取出有意义的词语。

5.3.2 特征提取

extract_text_features 函数使用随机生成的词向量表示文本中的每个词语，这只是一个简单的示例，实际应用中可以使用更复杂的词向量模型，如Word2Vec、GloVe等。 extract_image_features 函数使用预训练的ResNet50模型提取图像特征，该模型在ImageNet数据集上进行了训练，具有很好的特征提取能力。

5.3.3 情感特征融合

fuse_features 函数将文本特征和图像特征进行拼接融合，得到一个融合后的特征向量。这一步的目的是将不同模态的特征进行整合，以便模型能够综合利用这些信息。

5.3.4 构建模型

build_model 函数构建了一个简单的神经网络模型，包括一个全连接层和一个输出层。该模型使用Adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练。

5.3.5 训练模型

最后，使用示例数据对模型进行训练。需要注意的是，这里只是一个简单的示例，实际应用中需要使用大量的标注数据进行训练，以提高模型的性能。

6. 实际应用场景

6.1 智能客服

在智能客服系统中，提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力可以更好地理解客户的情感状态。通过分析客户的文本输入、语音语调以及面部表情（如果有视频交互），可以准确判断客户是满意、不满还是困惑。对于不同个体差异的客户，系统可以采用不同的沟通策略，例如对于情绪激动的客户，提供更温和、安抚的回应；对于表达含蓄的客户，更深入地挖掘其需求。

6.2 教育领域

在在线教育平台中，教师可以通过多模态情感计算了解学生的学习状态和情绪变化。考虑到不同学生的个体差异，如性格内向的学生可能不会主动表达困惑，而性格开朗的学生可能更愿意分享自己的想法。通过分析学生的面部表情、语音语气和文本反馈等多模态信息，教师可以及时调整教学策略，提供个性化的学习指导。

6.3 市场营销

在市场营销中，了解消费者的情感和个体差异对于制定营销策略至关重要。通过分析消费者在浏览产品页面时的面部表情、语音评价以及文本反馈等多模态数据，企业可以了解消费者对产品的喜好和不满。针对不同个体差异的消费者，如不同年龄段、性别、文化背景的消费者，制定个性化的营销方案，提高营销效果。

6.4 心理健康监测

在心理健康监测领域，多模态情感计算可以实时监测个体的情感状态。考虑到不同个体在表达情绪时的差异，如有些人可能更善于隐藏自己的情绪，而有些人则更容易表露出来。通过综合分析个体的语音、文本和面部表情等多模态信息，可以更准确地判断个体是否存在心理健康问题，并及时提供干预措施。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

《深度学习》（Deep Learning）：由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著，是深度学习领域的经典教材，涵盖了深度学习的基本原理、算法和应用。《Python深度学习》（Deep Learning with Python）：由Francois Chollet所著，介绍了如何使用Python和Keras框架进行深度学习开发，适合初学者。《情感计算》（Affective Computing）：由Rosalind W. Picard所著，是情感计算领域的权威著作，介绍了情感计算的基本概念、技术和应用。

7.1.2 在线课程

Coursera上的“深度学习专项课程”（Deep Learning Specialization）：由Andrew Ng教授授课，包括深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络等多个模块，是学习深度学习的优质课程。edX上的“情感计算与AI”（Affective Computing and AI）：介绍了情感计算的基本原理和技术，以及如何将其应用于人工智能领域。网易云课堂上的“多模态情感分析实战教程”：结合实际项目，介绍了多模态情感分析的方法和技巧。

7.1.3 技术博客和网站

Medium：上面有很多关于深度学习、情感计算的技术文章和案例分享。arXiv：是一个预印本平台，提供了大量的学术论文，包括多模态情感计算和个体差异识别方面的最新研究成果。AI科技评论：专注于人工智能领域的科技资讯和技术分析，提供了很多有价值的信息。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

PyCharm：是一款专业的Python集成开发环境，提供了丰富的功能，如代码调试、代码分析、版本控制等，适合Python开发。Jupyter Notebook：是一个交互式的开发环境，支持Python、R等多种编程语言，适合进行数据探索和模型实验。Visual Studio Code：是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言和插件，具有良好的扩展性。

7.2.2 调试和性能分析工具

TensorBoard：是TensorFlow的可视化工具，可以用于查看模型的训练过程、损失曲线、准确率等信息，帮助开发者调试模型。PyTorch Profiler：是PyTorch的性能分析工具，可以分析模型的计算时间、内存使用等情况，帮助开发者优化模型性能。cProfile：是Python的内置性能分析工具，可以分析Python代码的运行时间和函数调用情况。

7.2.3 相关框架和库

TensorFlow：是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和接口，支持CPU、GPU和TPU等多种计算设备，广泛应用于多模态情感计算领域。PyTorch：是另一个流行的深度学习框架，具有简洁的API和动态图机制，适合快速开发和实验。NLTK：是一个自然语言处理工具包，提供了丰富的文本处理功能，如分词、词性标注、情感分析等。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

“Affective Computing” by Rosalind W. Picard：这篇论文首次提出了情感计算的概念，为该领域的研究奠定了基础。“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” by Yoon Kim：介绍了如何使用卷积神经网络进行文本分类，为文本情感分析提供了一种有效的方法。“Long Short-Term Memory” by Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber：提出了长短期记忆网络（LSTM），解决了循环神经网络中的梯度消失问题，在序列数据处理中得到了广泛应用。

7.3.2 最新研究成果

可以通过arXiv、IEEE Xplore等学术平台搜索多模态情感计算和个体差异识别方面的最新研究论文，了解该领域的前沿动态。

7.3.3 应用案例分析

一些学术会议和期刊上会发表多模态情感计算在不同领域的应用案例分析，如ACM Multimedia、IEEE Transactions on Affective Computing等。通过阅读这些案例分析，可以了解该技术在实际应用中的效果和挑战。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

8.1 未来发展趋势

8.1.1 多模态融合技术的进一步发展

未来，多模态融合技术将更加成熟，能够更好地整合不同模态的数据，提高情感识别的准确性。例如，结合生理信号（如心率、血压等）和多模态数据，将提供更全面的情感信息。

8.1.2 个性化情感计算

随着对个体差异的研究不断深入，未来的AI模型将能够更好地识别个体差异，实现个性化的情感计算。例如，为不同个体定制专属的情感识别模型，提高情感识别的准确率和适应性。

8.1.3 跨领域应用拓展

多模态情感计算将在更多领域得到应用，如医疗保健、智能家居、智能交通等。例如，在医疗保健领域，通过监测患者的情感状态，提供更个性化的治疗方案。

8.2 挑战

8.2.1 数据获取和标注

多模态数据的获取和标注是一个挑战。不同模态的数据需要不同的采集设备和方法，而且数据标注需要专业的知识和大量的人力。此外，考虑到个体差异，需要采集更多的个体数据，这增加了数据获取和标注的难度。

8.2.2 模型复杂度和计算资源

提升AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力通常需要更复杂的模型，这增加了模型的计算复杂度和对计算资源的需求。如何在有限的计算资源下提高模型的性能是一个亟待解决的问题。

8.2.3 伦理和隐私问题

多模态情感计算涉及到大量的个人数据，如面部表情、语音信息等，这引发了伦理和隐私问题。如何保护个人数据的安全和隐私，避免数据泄露和滥用，是未来需要关注的重要问题。

9. 附录：常见问题与解答

9.1 多模态情感计算和单模态情感计算有什么区别？

多模态情感计算综合利用多种模态的数据（如文本、语音、图像等）来识别和分析人类情感状态，而单模态情感计算只使用一种模态的数据。多模态情感计算可以提供更全面和准确的情感信息，因为不同模态的数据可以提供互补的信息。

9.2 如何提高AI模型在多模态情感计算任务中的个体差异识别能力？

可以从以下几个方面入手：

收集更多的个体数据，包括不同个体在不同情感状态下的多模态数据。采用更复杂的模型结构，如深度学习模型，以更好地捕捉个体差异。在模型训练过程中，考虑个体差异，调整模型的参数。

9.3 多模态情感计算在实际应用中面临哪些挑战？

多模态情感计算在实际应用中面临以下挑战：

数据获取和标注困难，需要专业的设备和大量的人力。模型复杂度高，对计算资源的需求大。伦理和隐私问题，需要保护个人数据的安全和隐私。

9.4 有哪些开源的多模态情感计算数据集？

常见的开源多模态情感计算数据集包括：

CMU Multimodal Opinion Sentiment and Emotion Intensity (CMU-MOSEI)：包含视频、音频和文本数据，用于情感分析和意见挖掘。IEMOCAP：包含多模态的情感对话数据，用于情感识别和分类。MELD：多模态情感语言数据集，包含视频、音频和文本数据，用于情感分析和对话系统。

10. 扩展阅读 & 参考资料

10.1 扩展阅读

《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）：全面介绍了人工智能的基本概念、算法和应用，是人工智能领域的经典教材。《自然语言处理入门》（Natural Language Processing with Python）：介绍了自然语言处理的基本技术和方法，适合初学者。《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications）：介绍了计算机视觉的基本算法和应用，对于理解图像模态的情感计算有帮助。

10.2 参考资料

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.Chollet, F. (2018). Deep Learning with Python. Manning Publications.Picard, R. W. (1997). Affective Computing. MIT Press.Kim, Y. (2014). Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. arXiv preprint arXiv:1408.5882.Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.