提供LSTM（长短时记忆网络）的简介，以及它在自然语言处理中的应用。
请简要介绍LSTM网络及其在自然语言处理中的应用。
LSTM是一种常用的循环神经网络，其主要解决的是长序列信息的传递和处理问题。它利用门机制来控制记忆单元中历史信息的删除和更新，从而避免了传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

在自然语言处理中，LSTM被广泛应用于文本分类、语言模型、命名实体识别、情感分析等任务，其能够学习到输入序列中的上下文信息，从而提高模型的准确性和鲁棒性。