LSTM-在同一日期将单词嵌入到具有多个记录的层中

Question

具有一个在单个日期中具有多个记录的时间序列数据。单个日期中的记录数不一致。

我有2个输入功能，即词组，权重。我的目标是预测“ 费用”。我使用Keras texts_to_sequences处理文本输入的“短语”列。为了处理多个日期，我创建了“短语”和“权重”列的向量，使其成为一行。

我有以下担忧

1. 如何给列（即词组，权重）作为输入，并定义“成本”作为对LSTM层的输出。
2. 如何将模型像第一层单位一样构造为输入数量。

** Python代码将非常有帮助

以下是数据示例：

以下是已处理的数据：

这是初始模型结构（代码）：

single_step_model = tf.keras.models.Sequential()
single_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(32,input_shape=x_train_single.shape[-2:]))
single_step_model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
single_step_model.compile(loss='mae', optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.001))

请帮助我。