あらかじめ訓練された単語の埋め込みと実際の値の使用

Question

私は、事前に訓練された単語の埋め込みでKerasでNERのモデルを作成しました。

文字列の長いタグをモデルに追加したいと思います。

私はそれを行う方法が見つかりません。

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...) 

Answer 1

実際には、理想的には、私はそのようなContextWindowsがしたい：瞬間のために

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

を、私が持っている：

[embeddingWord1 embeddingCentralWord embeddingWord2]