创建一个三输入三输出的NLP数据预测网络

以下是一个基于Python和Keras的三输入三输出的NLP数据预测网络的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense

# 定义模型的输入
input1 = Input(shape=(100,), name='input1')
input2 = Input(shape=(50,), name='input2')
input3 = Input(shape=(25,), name='input3')

# 定义嵌入层
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=100, input_length=100)(input1)

# 定义LSTM层
lstm = LSTM(128)(embedding)

# 定义全连接层
dense1 = Dense(64, activation='relu')(lstm)
dense2 = Dense(32, activation='relu')(input2)
dense3 = Dense(16, activation='relu')(input3)

# 将三个输入层连接起来
concatenated = keras.layers.concatenate([dense1, dense2, dense3], axis=-1)

# 定义输出层并编译模型
output1 = Dense(1, activation='sigmoid', name='output1')(concatenated)
output2 = Dense(1, activation='softmax', name='output2')(concatenated)
output3 = Dense(1, activation='linear', name='output3')(concatenated)
model = Model(inputs=[input1, input2, input3], outputs=[output1, output2, output3])
model.compile(optimizer='adam', loss=['binary_crossentropy', 'categorical_crossentropy', 'mean_squared_error'], metrics=['accuracy'])

该模型接受三个输入：一个长度为100的整数序列、一个长度为50的向量和一个长度为25的向量。它使用嵌入层将整数序列转换为向量表示，然后将其传递给LSTM层。输入2和输入3分别通过两个全连接层进行处理。最后，三个输入层的输出通过连接层连接起来，并传递给三个输出层，每个输出层分别预测一个不同的输出。模型使用Adam优化器和各种损失函数进行训练和评估。