那下载的word2vec预训练模型能这样设置吗

如果你使用的是已经训练好的预训练模型，那么无法直接通过设置参数来改变过滤掉某些特殊字符的行为。因为预训练模型已经在训练时使用了固定的词汇表和过滤规则。

但是，你可以通过修改预训练模型的词向量来达到保留特殊字符的目的。具体来说，你可以将特殊字符的词向量随机初始化，然后在使用预训练模型时不更新这些特殊字符的词向量。这样，这些特殊字符就能保留下来，并且在模型中不会被过滤掉。

以下是一个简单的示例代码：

import gensim

# 加载预训练模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/pretrained/model', binary=True)

# 设置需要保留的特殊字符
special_tokens = ['$', '%', '@']

# 随机初始化特殊字符的词向量
for token in special_tokens:
    model.add_vector(token, size=model.vector_size)

# 在使用模型时不更新特殊字符的词向量
model.init_sims(replace=False)

这里，我们首先加载了预训练模型，然后设置需要保留的特殊字符列表。接着，我们用一个随机的向量来初始化每个特殊字符的词向量，并添加到模型中。最后，我们通过调用`init_sims()`方法来避免更新特殊字符的词向量。这样，在使用预训练模型时，特殊字符的词向量就不会被更新，从而实现了保留特殊字符的目的。