怎么用Keras构建embedding

可以使用Keras中的Embedding层进行构建。首先需要导入Keras和Numpy：

import keras
import numpy as np

接着，我们需要定义词汇表的大小（即单词总数），以及每个单词的向量维度。假设词汇表总共有5000个单词，每个单词的向量维度是100：

vocab_size = 5000
embedding_dim = 100

然后，我们可以使用Keras的Embedding层构建嵌入层。嵌入层的输入是一个整数张量，每个整数代表一个单词在词汇表中的索引。输出是一个形状为（batch_size, sequence_length, embedding_dim）的张量，其中batch_size和sequence_length根据实际输入的数据进行确定，embedding_dim为单词向量维度：

embedding_layer = keras.layers.Embedding(
    input_dim=vocab_size,
    output_dim=embedding_dim,
    input_length=sequence_length)

可以将这个嵌入层作为模型的第一层，然后将嵌入的单词向量输入到其他层进行训练和预测。