word2vec中如何设置model.add_vectors

在Word2Vec中，您可以使用`model.add_vectors()`方法向模型添加多个词向量。此方法需要两个参数：`keys`和`vectors`。

`keys`是一个包含要添加的词的列表。`vectors`是一个包含词向量的二维数组，其中每一行对应于`keys`列表中的一个词。例如，如果您要添加三个词`['apple', 'banana', 'orange']`，那么`vectors`数组应该是一个3行，向量维度为`model.vector_size`的二维数组。

以下是一个简单的实现示例：

# 创建一个空的Word2Vec模型
model = Word2Vec(size=100, min_count=1)

# 添加一些词
model.build_vocab(['apple', 'banana'])

# 添加新的词向量
new_keys = ['orange', 'grape']
new_vectors = np.random.rand(len(new_keys), model.vector_size)
model.add_vectors(new_keys, new_vectors)

# 查看新词的向量
print(model['orange'])
print(model['grape'])

在这个例子中，我们首先创建了一个空的Word2Vec模型，然后添加了一些词。接下来，我们创建了一个包含新词的列表和随机向量的二维数组，并使用`model.add_vectors()`方法将新的词和向量添加到模型中。最后，我们打印了添加的新词的向量。

请注意，添加新词向量会更改模型的内部状态，因此在添加新词向量之后，您可能需要重新训练模型以更新其他向量。