有谁能帮助我使用keras库实现混合嵌入模型，如附图所示
我对如何使用keras处理RNN中的字符级信息感到困惑。我想实现这样的东西。 我有1800句话；每个句子长度（时间戳）为150，每个单词长度为16个字符。Gensim模型帮助我创建大小为100的单词嵌入。句子中的唯一字符是69，由一个热编码表示的每个字符是70 单词级bi lstm输入的形状为：句子X时间戳X嵌入大小（1800 X 150 X 100） 我知道如何将其输入keras层，但我对角色级输入感到困惑。字符级别的形状是：句子X时间戳X字符X字符嵌入（1800 X 150 X 16 X 70）。有谁能帮助我使用keras库实现混合嵌入模型，如附图所示,keras,Keras,我对如何使用keras处理RNN中的字符级信息感到困惑。我想实现这样的东西。 我有1800句话；每个句子长度（时间戳）为150，每个单词长度为16个字符。Gensim模型帮助我创建大小为100的单词嵌入。句子中的唯一字符是69，由一个热编码表示的每个字符是70 单词级bi lstm输入的形状为：句子X时间戳X嵌入大小（1800 X 150 X 100） 我知道如何将其输入keras层，但我对角色级输入感到困惑。字符级别的形状是：句子X时间戳X字符X字符嵌入（1800 X 150 X 16 X 7
我是keras的初学者 您在图像中看到的是一个简单的双向LSTM：
model = Sequential()
model.add(Bidrectional(LSTM(128), input_shape=(maxlen, len(chars))))
# Bidrectional concatenates the output of both directions by default.
要获得更完整的示例，您可以查看使用字符级处理的示例。您需要更具体一些才能获得帮助。