我需要keras doc2vec 实现代码

好的，下面是使用 Keras 实现 doc2vec 的示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv1D, MaxPooling1D
from keras.models import Model

# 读入文本数据并处理
texts = []
for text in texts:
    texts.append(text.split())

# 建立词典，将文本中的所有词映射到整数编号上
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
dictionary = Dictionary(texts)

# 将文本中的每个词转换为对应的整数编号
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 对于 doc2vec，我们需要将文档转换为 (文档编号, 词编号) 的形式
doc_corpus = []
for doc_id, doc in enumerate(corpus):
    doc_corpus.extend([(doc_id, word_id) for word_id, _ in doc])

# 建立 Keras 模型
document_input = Input(shape=(1,), dtype='int32')
embedding = Embedding(input_dim=len(dictionary), output_dim=128, input_length=1)(document_input)
flatten = Flatten()(embedding)
dense = Dense(64, activation='relu')(flatten)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(dense)

model = Model(inputs=document_input, outputs=predictions)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 将文档编号转换为整数编号
documents = [doc_id for doc_id, _ in doc_corpus]

# 将词编号转换为 one-hot 编码
words = []
for _, word_id in doc_corpus:
    one_hot = [0] * len(dictionary)
    one_hot[word_id] = 1
    words.append(one_hot)

# 训练模型
model.fit([documents], words, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们假设你已经读入了文本数