我在CSV文件中存储了一个共现矩阵，其中包含单词和表情符号之间的关系，如下所示：
word emo1 emo2 emo3
w1 0.5 0.3 0.2
w2 0.8 0 0
w3 0.2 0.5 0.2
这个共现矩阵很大，有1584755行和621列。我在Sequential() LSTM中有一个Keras模型，其中我使用了预先训练的（word2vec）词嵌入。现在，我想将共现矩阵用作另一个嵌入层。我怎样才能做到这一点？我当前的代码是这样的：
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, embeddings_dim, input_length=max_sent_len, weights=[embedding_weights]))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Convolution1D(nb_filter=nb_filter, filter_length=filter_length, border_mode='valid', activation='relu', subsample_length=1))
model.add(MaxPooling1D(pool_length=pool_length))
model.add(LSTM(embeddings_dim))
model.add(Dense(reg_dimensions))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
model.fit( train_sequences , train_labels , nb_epoch=30, batch_size=16)
此外，如果同现矩阵稀疏，那么在嵌入层中使用它的最佳方法是什么？
答案 0 :(得分：0)
您可以使用Embedding层并按如下所示设置自己的权重矩阵：
Embedding(n_in, n_out, trainable=False, weights=[weights])
如果我对您的理解正确，weights将是您的同现矩阵，n_in是行数，n_out是列数。
您可以在this博客文章中找到更多信息和示例。