我有一个数据集，包含文本、关键词、对文本的评分。我想用LSTM模型，通过数据集进行训练，能够做到输入文本、关键词，能够输出对文本的评分。你能给我写出这个LSTM模型的代码吗？

当然可以！这是一个简单的LSTM模型的代码示例，实现了输入文本和关键词的评分预测。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding, Concatenate
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100)) # 词嵌入层
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True)) # LSTM层
model.add(LSTM(units=32)) # LSTM层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 输出层

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 准备数据
texts = ['这是一段文本', '这是另一段文本', ...] # 文本数据
keywords = ['关键词1', '关键词2', ...] # 关键词数据
scores = [0.1, 0.2, ...] # 评分数据

tokenizer = Tokenizer(num_words=10000) # 初始化分词器
tokenizer.fit_on_texts(texts) # 分词器学习文本数据
text_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) # 将文本数据转化为序列
text_sequences = pad_sequences(text_sequences, maxlen=100) # 填充序列

keyword_tokenizer = Tokenizer(num_words=10000) # 初始化关键词分词器
keyword_tokenizer.fit_on_texts(keywords) # 关键词分词器学习关键词数据
keyword_sequences = keyword_tokenizer.texts_to_sequences(keywords) # 将关键词数据转化为序列
keyword_sequences = pad_sequences(keyword_sequences, maxlen=10) # 填充序列

scores = np.array(scores) # 将评分数据转化为numpy数组

# 训练模型
model.fit([text_sequences, keyword_sequences], scores, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

在这个代码示例中，我们使用了Keras库来构建LSTM模型。我们使用了一个Embedding层将文本和关键词转换为向量表示，然后将两个向量连接起来。我们使用了两个LSTM层来处理这个向量序列，最后使用了一个Dense层来输出评分。我们使用了binary_crossentropy作为损失函数，使用adam作为优化器。我们还使用了Tokenizer来对文本和关键词进行分词，并对序列进行填充，以便输入模型进行训练。

希望这个代码示例可以帮助你实现你的LSTM模型！