每个训练示例都包含一个句子（标记列表），一个起始标记索引和一个结束标记索引。开始和结束索引突出显示了句子中的某些单词。标签为True或False，表示突出显示的单词是否“有趣”。
例如，在此示例中，“新闻”是突出显示的单词。
tokens=["This", "news", "is", "sad"], start=1, end=2, label=1
这是我的模型设置。 句子被馈送到预先训练的bert层，该层返回一个3D张量，其中包含在每个句子中嵌入每个标记的
。我想从3D张量中提取每个方言词的高亮词的嵌入，并获取它们的均值，以便可以将其馈送到密集层中，我该怎么做？假设我已经有了3D张量。
我正在使用由tensorflow 2.0提供的keras API。 我是tensorflow的新手，所以非常感谢一个具体的例子。
谢谢！