使用预训练的词嵌入和真实值答案

【问题标题】：Using pre-trained word embedding and real value使用预训练的词嵌入和真实值
【发布时间】：2017-07-19 19:32:15
【问题描述】：

我已经使用 Keras 创建了一个带有预训练词嵌入的 NER 模型。

我想在我的模型中添加一个带有长字符串的标签。

我没有找到方法。

def model_keras(windows, embedding_w):
    context_columns = []
    for i in range(windows):
         context_columns = Sequential()
         context_columns.add(Embedding(....weights = [embedding_w],trainable=False)
         context_columns += [context_columns]
    ContextWindows = Merge(context_columns, mode='concat')
    model = Sequential()
    model.add(ContextWindows)
    model.add(SimpleRNN...)

【问题讨论】：

标签： python-3.x deep-learning keras word-embedding

【解决方案1】：

事实上，理想情况下，我希望有一个这样的 ContextWindows：

 [embeddingWord1 valueCentralWord (if number else 0)  isNumberCentralWord(0/1)   isintvaleurCentralWord(0/1) embeddingWord2]

目前，我有：

 [embeddingWord1 embeddingCentralWord embeddingWord2]

【讨论】：