如果输入满足特定条件，则合并LSTM输出

Question

我正在尝试重新创建此体系结构。

模型具有嵌入和LSTM层，其后是池化层。

我在如何合并多个LSTM输出方面陷入困境。 （而不是按时间顺序合并）。

例如，如果LSTM输入序列为：

开始1-A-B-C-结束1
开始1-C-D-E-结束1

我希望LSTM采取学习步骤之前，先将这2个序列LSTM输出合并（作为预测输出（最大或平均））。
（之所以合并，是因为它们的开始和结束相同）。

我希望这样：

input_layer = Input()
x = Embedding()(input_layer)
x = LSTM()(x)
output = ConditionalPooling()(x)   

问题是如何实现ConditionalPooling，其中ConditionalPooling是对具有相同头部和尾部的序列输出进行分组的功能。

谢谢：）