我正在尝试建立单词级文本预测模型。我要解决的问题是仅根据给定的单词集来预测序列中的下一个单词。
说，A = ['hi'，'go'，'then'，....] B = ['here'，'place'，.......]
因此，在给定种子文本的情况下预测下一个单词并选择一个集合时，模型应从选定的集合中对其进行预测。这样产生的句子应该有意义
有人可以帮我吗？
我已经阅读了一些示例，如下所示； https://machinelearningmastery.com/develop-word-based-neural-language-models-python-keras/
问题仍然是给定的种子，它将仅继续预测相同的下一个单词。