Javascript TensorFlow.js中是否有文本到顺序、填充顺序，或者是否有其他替代方法？

我已经为下一个单词的预测建立了一个Keras模型，我正试图在前端使用我的模型根据文本字段的输入预测下一个单词，我必须将以下代码从Python转换为JavaScript，但没有找到任何合适的选项。 有办法解决这个问题吗

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
input_text = input().strip().lower()

encoded_text = tokenizer.texts_to_sequences([input_text])[0]
pad_encoded = pad_sequences([encoded_text], maxlen=seq_len, truncating='pre')

for i in (model.predict(pad_encoded)[0]).argsort()[-10:][::-1]:
  pred_word = tokenizer.index_word[i]
  print("Next word suggestion:",pred_word)

我在Python中得到了对I的以下预测：

• 下一个词建议：拥有
• 下一个单词建议：am
• 下一个词建议：知道
• 下一个词建议：思考
• 下一句话建议：永远不要
• 下一个词建议：做
• 建议：想要
• 下一个词建议：永远
• 下一个词建议：威尔
• 建议：见

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我刚刚在node.js中写了一个备选方案，也许它可以帮助您

回购：

您可以使用安装

npm install --save tf_node_tokenizer

例如：

const { Tokenizer } = require("tf_node_tokenizer");
const tokenizer = new Tokenizer({ num_words: 5, oov_token = "<unk>", });

const text = [
  "<start> Cake and frosting all over a face and hands tells a happy story.  <end>",
  "<start> A baby is feeding himself with his hands and is smeared with food. <end>",
  "<start> A baby eating pink dessert in a highchair <end>"
];

tokenizer.fitOnTexts(text);
tokenizer.texts_to_sequences(text);

const{Tokenizer}=require（“tf_节点_Tokenizer”）；
const tokenizer=new tokenizer（{num_words:5，oov_token=“”，}）；
常量文本=[
“脸上和手上的蛋糕和糖霜讲述了一个快乐的故事。”，
“一个婴儿正在用手喂食，身上沾满了食物。”，
“坐在高脚椅上吃粉红色甜点的婴儿”
];
fiontexts（文本）；
标记器。文本\u到\u序列（文本）；