LSTM的嵌入层由词汇表中的weights = embedding_matrix提供，而model.fit具有X_train，这是标记化的文本数据 . 我的X_train具有形状（12,000,100）并且embeddings_matrix具有形状（34613,300），其中34613是令牌的数量（来自完整数据的词汇~15000个句子） .
我创建了一个sentiment_matrix，它将极性-1/0/1与每个形状字（34613,1）相关联 .
鉴于情感极性是每个单词信息（就像嵌入一样），我如何准备情感特征，以及如何将其作为神经网络的输入？
我抬头看了keras功能API https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/但是我无法让它工作，所以请帮忙 .