如何修改上述代码，解决上述问题

要解决这个`TypeError`，你需要定位到`gru`函数的具体定义，并确认其期望的参数个数。如果确实只需要两个参数（输入和隐藏状态），那么可能是你的代码某处错误地多传了一个参数。

下面是一些可能的步骤：

1. 找到`gru`函数：通常，如果你使用的是PyTorch库，你可以查看`models/bert_textcnn_bigru.py`文件的`GRU`层部分，找到`self.gru`引用的具体GRU模块（如`nn.GRU`或自定义的GRU模块）。

2. 检查函数调用：回顾`forward()`方法的这部分代码，看看是否有第三个参数无意中传递给了`gru`。例如，检查`gru_input`和`bert_output`是如何组合或初始化的，确保它们是在单次`gru`调用中直接使用的。

3. 更新参数：如果有不需要的额外参数，需要从函数调用中移除。如果是临时特征或其他辅助数据，确认是否需要在`gru`之前或者之后做适当的处理。

4. 测试更改：修改后，尝试在一个小规模的数据集上运行代码，检查错误是否消失。如果仍然有问题，可以考虑添加打印日志或者调试断点来跟踪参数传递的过程。

示例代码片段可能会像这样修改（假设`gru_hidden_size`是你原本多余的那个参数）：

# 原始可能的错误调用
_, gru_output = self.gru(gru_input, bert_output, gru_hidden_size)

# 更正后的调用（如果`gru_hidden_size`不是必需的）
_, gru_output = self.gru(gru_input, bert_output)

记住，修复这类错误的关键在于理解代码的意图和函数的预期行为，确保所有参数都按照正确的顺序和类型传递给函数。