S2注意力机制结合bert如何与tectcnn缝合，请给出代码

S2 Attention机制是一种改进版的自注意力机制，它通常用于处理序列到序列的问题，比如Transformer模型的优化。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，常用于自然语言理解任务。

将S2 Attention与BERT相结合，一般是在BERT的基础上进行特定层的设计调整，如替换掉原始的单头或多头自注意力模块为S2 Attention模块，以便更好地捕捉序列之间的依赖关系，特别是前向和后向的信息。

而TECTCNN（Temporal Enhanced Convolutional Transformer）则通常是基于CNN和Transformer的融合结构，适用于需要考虑时间信息的序列数据。

将两者“缝合”在一起的一个例子可能是将BERT的编码器部分作为TECTCNN的输入特征，然后在其上添加S2 Attention来增强时空关注。然而，具体的代码实现会非常复杂，因为它涉及到深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的高级API，这里无法直接提供完整的代码片段，但大致步骤可能会涉及：

import torch
from transformers import BertModel
from tectcnns.models import TemporalEnhancedConvTransformer

# 初始化BERT模型
bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 初始化TECTCNN模型
tectcnn = TemporalEnhancedConvTransformer(bert.config)

def combine_models(input_ids, attention_mask):
    # BERT编码器输出
    bert_output = bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
    
    # 将BERT隐藏状态馈送到TECTCNN
    tectcnn_input = bert_output.last_hidden_state
    temporal_output = tectcnn(tectcnn_input, input_ids)  # TECTCNN的具体输出取决于其设计

    # 可能在此处应用S2 Attention对temporal_output进行进一步处理
    s2_output = apply_S2Attention(temporal_output)

    return s2_output

# 使用示例
input_ids = ...  # 输入的BERT token ids
attention_mask = ...  # 输入的有效注意力掩码
combined_output = combine_models(input_ids, attention_mask)