深度学习通过LSTM模型进行语义角色标注，创建train.py，定义Glove_embedding函数并调用，构建LSTM模型运行结果

深度学习通过LSTM（长短期记忆网络）模型进行语义角色标注是一种常见的自然语言处理任务，特别是在处理序列数据时。在Python中，比如使用Keras库，你可以创建一个名为`train.py`的文件来进行训练。

首先，你需要引入必要的库，如`tensorflow`、`keras`以及`glove-python`库来加载预训练的GloVe词向量。Glove_embedding函数通常会读取预训练的GloVe词嵌入，并将其转换成模型可以使用的张量格式：

from keras.preprocessing import sequence
from glove import Corpus, Glove

def Glove_embedding(vocab_size, embedding_dim):
    glove = Glove(no_components=embedding_dim, learning_rate=0.05)
    glove.load('path_to_your_glove_file')
    word_index = ... # 获取词汇索引
    embeddings_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim))
    for word, i in word_index.items():
        if word in glove.word_index:
            embeddings_matrix[i] = glove.word_vectors[glove.word_index[word]]
    return embeddings_matrix

接着，在`train.py`中，你会定义一个LSTM模型结构，包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层等。使用上述的`Glove_embedding`函数初始化词向量：

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, weights=[embeddings_matrix], input_length=max_sequence_length, trainable=False)) # 使用预训练的词嵌入
model.add(LSTM(units=lstm_units, return_sequences=True))
# 添加其他层如池化层、全局平均池化等...
model.add(Dense(units=n_classes, activation='softmax')) # 根据任务需求调整输出层

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型，这里需要准备x_train和y_train数据
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, validation_data=(x_val, y_val))

最后，当你运行`train.py`，模型将通过LSTM对输入的文本序列进行语义角色标注，并返回预测结果。训练完成后，你可以查看历史记录`history.history`来分析模型性能。