我在源代码中试用了swivel.py：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.7/tensorflow/models/embedding/README.md
目前，它会从我摄取和训练自己的文本文件中创建自己的词汇。 但是，结果并不准确，因为它仅通过目标词旁边的次数生成自己的关系。 例如，我已经摄取了有关无人机的信息，而在nearest.py上，我指定的单词是＆＃39; system＆＃39;。 我期待着“无人机”这个词。作为列表顶部之一弹出，因为无人机这个词总是在单词系统旁边。 但它没有给出预期的结果。
是否有任何方法或想法如何通过摄取已经训练过的数据来训练模型，以便它不是自己训练而是在人类判断的帮助下进行训练？