我目前正在使用在 Google 新闻语料库上训练的 Word2Vec 模型（来自here）
由于仅在 2013 年之前对新闻进行训练，因此我需要更新向量，并根据 2013 年之后的新闻在词汇表中添加新单词。
假设我在 2013 年之后有一个新的新闻语料库。我可以重新训练、微调或更新 Google News Word2Vec 模型吗？使用Gensim可以完成吗？使用 FastText 可以完成吗？
你可以看看这个：https://github.com/facebookresearch/fastText/pull/423
它做的事情和你想要的完全一样：
链接内容如下：
增量训练分类模型或词向量模型。
./fasttext [监督|跳过图 | cbow] -输入train.data -inputModel训练.model.bin -输出重新训练[其他选项] -incr
-incr 代表增量训练。
训练词嵌入时，可以每次使用所有数据从头开始，或者只使用新数据。对于分类，可以使用所有数据或仅新数据的预训练词嵌入从头开始训练它，而不改变词嵌入。
增量训练实际上意味着，用我们之前得到的数据完成模型的训练，然后用我们得到的新数据重新训练模型，而不是从头开始。
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