model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)中使用model.build_vocab不存在啊

你说得对，`model.build_vocab()`是用于Gensim中的Word2Vec模型构建词汇表的方法，而不是用于加载Word2Vec预训练模型的方法。如果你已经有了预训练的Word2Vec模型，那么你可以使用以下代码来加载它：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)

在这个例子中，我们使用`KeyedVectors`类加载了预训练的Word2Vec模型文件`model.bin`。`binary`参数需要设置为`True`，因为这个模型是以二进制格式保存的。一旦模型被加载，你就可以使用它来查找词向量，例如：

vector = model['word']

这里的`word`是你想要查找其词向量的词。如果这个词不在词汇表中，那么这个操作将会引发一个KeyError异常。

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model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

这行代码的作用是从文件中加载预训练的word2vec模型，`model_file`是保存模型的文件路径，`binary`参数指定模型文件是否是二进制格式，默认为True。

如果`binary`参数为True，表示模型文件是以二进制格式保存的，加载时需要使用`load_word2vec_format`方法。如果`binary`参数为False，表示模型文件是以文本格式保存的，需要使用`load_word2vec_format`方法的另一个版本`load_word2vec_format(fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict')`加载。这个方法中，`fname`参数指定模型文件的路径，`fvocab`参数是词汇表文件的路径，如果指定了该参数，则会同时加载词汇表文件。

示例代码如下：

import gensim

# 加载预训练的word2vec模型
model_file = 'path/to/word2vec.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

# 获取词向量
vector = model['word']

其中，`word`是要获取词向量的词汇，`vector`是该词汇的词向量。需要注意的是，如果模型中没有该词汇，会抛出`KeyError`异常。

KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)上添加新的数据进行训练

这个方法是用来加载一个Word2Vec训练好的模型，如果要添加新的数据进行训练，则需要先将新的数据进行格式转换，然后再用Word2Vec进行训练。具体步骤如下：

1. 加载原始的Word2Vec模型：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

2. 将新的数据进行格式转换：

from gensim.models.word2vec import LineSentence

new_data = "path/to/new/data.txt"
new_sentences = LineSentence(new_data)

3. 将原始模型和新数据合并成一个新模型：

model.build_vocab(new_sentences, update=True)
model.train(new_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

这样就可以将新的数据添加到原始模型中进行训练了。需要注意的是，如果新的数据和原始数据的语料库不同，可能需要对训练超参数进行调整。