如何在sklearn中使用BERT和Elmo嵌入

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载BERT模型
bert_model = tf.keras.models.load_model('path/to/bert_model')

# 加载Elmo模型
elmo_model = tf.keras.models.load_model('path/to/elmo_model')

# 准备文本数据
text_data = ['Text 1', 'Text 2', 'Text 3']
target_labels = [0, 1, 0]

# 生成BERT嵌入向量
def get_bert_embeddings(text_data):
    # 对文本进行预处理，例如分词、填充长度等
    processed_text_data = preprocess(text_data)
    
    # 加入特殊标记符号
    
    # 使用加载的BERT模型，获取文本的嵌入向量表示
    embeddings = bert_model.predict(processed_text_data)
    
    return embeddings

# 生成Elmo嵌入向量
def get_elmo_embeddings(text_data):
    # 对文本进行预处理，例如分词、填充长度等
    processed_text_data = preprocess(text_data)
    
    # 使用加载的Elmo模型，获取文本的嵌入向量表示
    embeddings = elmo_model.predict(processed_text_data)
    
    return embeddings

# 获取嵌入向量
bert_embeddings = get_bert_embeddings(text_data)
elmo_embeddings = get_elmo_embeddings(text_data)

# 应用嵌入向量到下游任务，例如分类
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(bert_embeddings, target_labels)

# 对新的文本数据进行预测
new_text_data = ['New Text']
new_embeddings = get_bert_embeddings(new_text_data)
predictions = classifier.predict(new_embeddings)