python - 如果输入满足特定条件，则池化 LSTM 输出

Question

我正在尝试重新创建这种架构。

该模型具有嵌入和 LSTM 层，然后是池化层。

我被困在如何汇集多个 LSTM 输出。（不是汇集时间序列）。

例如，如果 LSTM 输入序列是：

Start1 - A - B - C - End1
Start1 - C - D - E - End1

我希望在 LSTM 采取学习步骤之前先合并这 2 个序列 LSTM 输出（作为预测输出（最大值或平均值））。
（合并，因为它们具有相同的开始和结束）。

我期待这样的事情：

input_layer = Input()
x = Embedding()(input_layer)
x = LSTM()(x)
output = ConditionalPooling()(x)   

问题是如何实现ConditionalPooling，哪里ConditionalPooling是对具有相同头部和尾部的序列输出进行分组的函数。

谢谢 ：）