Встраивание предложения в keras

Я пытаюсь выполнить простую классификацию документов, используя вложения предложений в keras.

Я знаю, как передавать векторы слов в сеть, но у меня проблемы с встраиванием предложений. В моем случае у меня есть простое представление предложений (добавление векторов слов по оси, например np.sum(sequences, axis=0)).

Мой вопрос: чем мне заменить слой Embedding в приведенном ниже коде, чтобы вместо этого подавать вложения предложений?

model = Sequential()
model.add(Embedding(len(embedding_weights), len(embedding_weights[0]), weights=[embedding_weights], mask_zero=True, 
input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH, trainable=True))
model.add(LSTM(LSTM_SIZE, activation='relu'))

Я пробовал слой Embedding (без установки весов) и слой Input, но оба выдавали ошибки.