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Kerasのモデル重み付けで言語一致率を使いたい

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HiruLow

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◆目的
Kerasで言語の一致率を含めた学習を行いたい

◆用途
現在適当な行列パターンからクラス識別を行うモデルが有るのですが、それら学習情報に言語パターンの一致率も含めたい

 
 
 
例としまして、以下のような配列とクラス分離がされたデータが有るとします

Data=[[1,2,3],[34,1,5],[0.1,0,1]...]
Label=["PatternA","NotSet","PatternB"...]


これらを元にクラス分離をする場合、行列値の内積による重み分離で取得が可能ですが
今回行いたいのはテスト用データに文字列を追加するといった方法でして
上記例で例えるとDataの各項目に以下のような文字列を紐づけるといった内容です

TextData=["吾輩は猫である","今週の天気は","ネットワーク検索の方法"...]


上記のようなバラバラな文字を各テストデータに紐付けます
 
最終的にはpredictに以下のようなデータを投げ結果を取得するような動作にしたく

X={[3,5,6],["吾輩の名前は"]}

文字の一致率の重みについては以下サイトを参考に構築する事が出来ました
https://qiita.com/yoppe/items/512c7c072d08c64afa7e

しかし上記サイトのように、文字同士の重みを取得するには対象の単語が必要で、ニュートラルネットワークのようなユーザが投げてくる値が不明な段階では学習の仕様が有りません。
このような場合、これら文字データをモデルに導入する場合はカスタムレイヤーを導入する事により実装が出来そうではあるのですが、その方法が見つからず困ってしまいました。

何かアドバイスいただければと存じます。

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