那如果我希望在下载的word2vec预模型基础上在进行新的中文语料训练，但是希望指定不过滤掉一些特殊的英文字符

如果你想在下载的word2vec预模型基础上继续训练新的中文语料，并且希望保留一些特殊的英文字符，可以使用Python库gensim中的`KeyedVectors.load_word2vec_format()`函数加载预模型，然后再使用`Word2Vec`类来继续训练。

具体来说，你需要将预模型加载到`KeyedVectors`对象中，然后将这个对象传递给`Word2Vec`类的`build_vocab()`方法，这样就可以将预模型中的词汇表和权重导入到新的模型中。然后，你可以通过设置`min_count`参数来控制是否过滤掉特定的字符。

下面是示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.models import Word2Vec

# 加载预模型
pretrained_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('pretrained_model.bin', binary=True)

# 创建新模型
new_model = Word2Vec(size=300, min_count=1, workers=4)

# 导入预模型中的词汇表和权重
new_model.build_vocab([list(pretrained_model.vocab.keys())], keep_raw_vocab=True, trim_rule=None)
new_model.intersect_word2vec_format('pretrained_model.bin', binary=True, lockf=1.0)

# 读入新的中文语料
sentences = [['我', '喜欢', '吃', '苹果'], ['他', '喜欢', '吃', '橙子']]

# 在新语料上继续训练模型，保留特定的英文字符
new_model.build_vocab(sentences, keep_raw_vocab=True)
new_model.train(sentences, total_examples=new_model.corpus_count, epochs=10)

在上面的示例代码中，我们首先加载预模型`pretrained_model`，然后创建新模型`new_model`。通过`build_vocab()`方法，我们将预模型中的词汇表和权重导入到新模型中，并保留特定的英文字符。然后，我们读入新的中文语料，继续训练模型，同时保留特定的英文字符。

注意，在将预模型导入到新模型中时，我们使用了`keep_raw_vocab=True`参数，这样就可以保留预模型中的原始词汇表，包括特殊的英文字符。在训练新模型时，我们也使用了`keep_raw_vocab=True`参数，这样就可以保留新模型中的原始词汇表，包括特定的英文字符。