抛一个机器学习PAI问题：假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags，是我miss了哪一个地方吗？[阿里云] 暂停朗读为您朗读

抛一个机器学习PAI问题：
假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags，例如A样本有”电影 | 电视剧”，B样本有”书籍 | 电视剧 | 汽车 | 新闻”。easyrec提供了TagFeature来parse这样的输入特征，但是parse后A样本有2个tag embedding向量，B样本有4个tag embedding向量，理想情况下应该有个mean或者max的pooling来合一，但是我读了读tag feature预处理的源码

（https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/1fb889d756a90212a7c0333470428ba3ad95ce95/easy_rec/python/input/input.py#L414）
，以及看一下模型的计算图，似乎并没有找到类似的操作的地方。是我miss了哪一个地方吗？请教一下TagFeature进了DSSM模型是怎么处理的呢？