Keras，Embedding和LSTMS。得到错误的形状错误
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的接口，可以方便地构建和训练深度学习模型。Keras支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
Embedding是一种常用的词嵌入技术，它将离散的词语映射到一个低维的连续向量空间中。通过将词语表示为连续向量，Embedding可以捕捉到词语之间的语义关系，从而提高模型在自然语言处理任务中的性能。
LSTMs（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络，它在处理序列数据时能够更好地捕捉长期依赖关系。相比于传统的RNN，LSTM引入了门控机制，可以选择性地遗忘和更新记忆状态，从而有效地解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
对于错误的形状错误，可能是指在使用Keras构建模型时，输入数据的形状与模型定义的期望输入形状不匹配。这种错误可以通过检查输入数据的形状和模型定义的输入形状是否一致来解决。如果形状不匹配，可以通过调整输入数据的形状或者调整模型的输入层来解决。
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