你可以给我后续的验证模型的代码吗

当然可以！在训练模型之后，我们可以使用测试数据对模型进行验证。这里是一个简单的示例代码：

# 准备测试数据
test_texts = ['这是一段测试文本', '这是另一段测试文本', ...] # 测试文本数据
test_keywords = ['测试关键词1', '测试关键词2', ...] # 测试关键词数据
test_scores = [0.3, 0.4, ...] # 测试评分数据

test_text_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts) # 将测试文本数据转化为序列
test_text_sequences = pad_sequences(test_text_sequences, maxlen=100) # 填充序列

test_keyword_sequences = keyword_tokenizer.texts_to_sequences(test_keywords) # 将测试关键词数据转化为序列
test_keyword_sequences = pad_sequences(test_keyword_sequences, maxlen=10) # 填充序列

test_scores = np.array(test_scores) # 将测试评分数据转化为numpy数组

# 在测试数据上评估模型
loss, accuracy = model.evaluate([test_text_sequences, test_keyword_sequences], test_scores, batch_size=32)

print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

在这个代码示例中，我们使用了准备测试数据，并将其转化为模型可以接受的格式。然后我们使用evaluate()函数评估模型在测试数据上的损失和准确率。最后输出损失和准确率。希望这个代码示例对你有所帮助！