关于gensim的word2vec，
假设您已经在一个大型语料库上训练了一个模型，并且想用新句子中的新词来更新它，但不更新已经有向量的词。
调用model.train时是否可以冻结某些单词的向量并仅更新某些选定单词（例如新单词）？
也许有一个窍门吗？
谢谢。
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有！但这是一个实验性功能，很少有文档-您需要阅读源代码以完全理解它，并直接更改您的模型以使用它。
在word2vec.py源中查找以_lockf结尾的属性-特别是在最新的代码中，命名为vectors_lockf。这是一种面具，可以允许，削弱或停止某些单词的训练。对于exah单词，如果其值为1.0，则将应用常规的完全反向传播更新。任何较低的值都会削弱更新-因此0.0会使单词冻结更新。 （可能的更新仍在计算中-因此没有净加速-在最终应用到特定的冻结单词之前，它只是乘以0.0。）