ケラスまたはテンソルフローの埋め込み層に3Dテンソル入力？

Question

センチメントを予測するために文章を入力するネットワークを構築したいと考えています。だから私の入力は何かのように見える（サンプルの数x文章数x単語数）。私は埋め込み層でこれを与えて、文脈ベクトルを得るために合計することができる単語ベクトルを学びたいと思っています。このタイプのアーキテクチャはケラスで可能ですか？またはTensorflow？ドキュメントからKerasの埋め込みレイヤーは入力のみを受け付けます（nb_samples、sequence_length）。何か回避策がありますか？

Answer 1

私は、このクラスはKerasのために解決を推測：

class AnyShapeEmbedding(Embedding): 
    ''' 
    This Embedding works with inputs of any number of dimensions. 
    This can be accomplished by simply changing the output shape computation. 
    ''' 
    #@overrides 
    def compute_output_shape(self, input_shape): 
     return input_shape + (self.output_dim,)