使用keras嵌入文本时三重损失

Question

我会开始说我对Keras和机器学习总体而言是新手。我正在尝试建立一个由两部分组成的“实验”模型：

1. 一个“编码器”，它接收一个字符串（包含很长的属性，我正在使用DBLP-ACM数据集），对该字符串的单词（word2vec）进行嵌入，然后将它们编码为向量（双向LSTM）。
2. 一个可训练的模型，该模型输入3个向量（模型1的结果），并将三重态损失用作损失函数（我已经使用向量之间的欧式距离定义了损失函数）

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我的第一步是使this model适应我的数据集，然后我创建了一个三元组数据集，并定义了三元组损失函数，如我之前所说。我现在试图弄清楚如何修改此模型以接受3个输入，区分步骤1和步骤2，并应用适当的损失函数。

这很棘手，但是我敢肯定比我想象的要容易。我可以提供我的实际模型，但是除了输入格式外，它与上面链接的模型非常相似（应该代表第一步）。每个建议，想法或代码段都将受到赞赏！