我在keras中有一个LSTM模型，可以根据给定的输入句子来预测下一个单词：
keras_lstm_model = Sequential()
keras_lstm_model.add(Embedding(input_dim= self.vocab_size, output_dim=self.emdedding_size, weights=[self.pretrained_weights]))
keras_lstm_model.add(LSTM(units=self.emdedding_size))
keras_lstm_model.add(Dense(units=self.vocab_size))
keras_lstm_model.add(Activation('sigmoid'))
keras_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['mae','acc'])
现在，假设我希望预测的单词仅从词汇的子组中提取，而不是从所有词汇中提取。
例如，如果我的词汇包含
[“办公桌”，“椅子”，“铅笔”，“笔记本”，“书”]
给定句子
“我读了_”
我只想预测单词
['book'，'notebook']
在喀拉拉邦有没有办法做到这一点？最好的方法是什么？
谢谢！