Deep learning NLP采用何种深度学习模式？

我要做一个模型，以文本和关键字列表作为输入，并给出一个布尔值作为输出。 模型必须输出文本是否与这些关键字相关。 我不知道从哪里开始，也不知道使用什么型号。

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LSTM通常用于NLP，但它只接受一些文本作为输入并预测下一个单词，因此我不知道它是否可以使用。

您试图解决的问题称为文本分类

LSTM可用于解决您的问题。它们可以用来预测句子中的下一个单词，但不一定。一般来说，网络会逐字、逐子字或逐字符地获取输入，并基于此更新其隐藏状态。这些状态可以用来预测下一个单词是什么，但必须如此。例如，您可以获取网络的最终状态并在其上运行分类器。在这种情况下，LSTM通常是双向的：有两个网络，每个网络从文本的不同端运行

最新流行的LSTM替代方案是Transformer架构。使用预先训练好的伯特模型似乎是解决问题的好方法，例如，使用