LSTM的嵌入层使用来自词汇的weights = embedding_matrix，而model.fit具有X_train，这是标记化的文本数据。 我的X_train有形状（12,000,100），embeddings_matrix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，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，以及如何将其作为输入提供给神经网络？
我查找了keras功能API https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/ 但我无法让它发挥作用，所以请帮助。