下载已经训练好的基于中文语料word2vec模型，如果我想使用新的数据再训练一次，但是新的数据中希望保留部分指定的英文词语，python应该如何写完整的训练及预测代码

如果你想在已经训练好的基于中文语料word2vec模型的基础上，使用新的数据再训练一次，并且保留部分指定的英文词语，你可以使用Python中的gensim库来实现。

下面是一个完整的示例代码，假设你的已经训练好的模型文件为`model.bin`，新的数据文件为`new_corpus.txt`，你想保留单词`apple`、`banana`和`cherry`，并在此基础上训练和预测：

from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence
import re

# 读入原始模型文件
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)

# 定义正则表达式，只保留单词apple、banana和cherry
pattern = re.compile('[^a-zA-Z0-9_，。？！]+')
words_to_keep = ['apple', 'banana', 'cherry']

# 读入新的语料并过滤非指定单词
with open('new_corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    sentences = [re.sub(pattern, '', line).split() for line in f if any(word in line for word in words_to_keep)]

# 在原始模型的基础上继续训练
model.build_vocab(sentences, update=True)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

# 测试一下新的模型
print(model.similarity('apple', 'banana'))

在这个示例代码中，我们首先读入原始的word2vec模型文件，然后定义了一个正则表达式模式，使用`[^a-zA-Z0-9_，。？！]+`表示除了单词`apple`、`banana`和`cherry`以外的任何字符。接着我们读入新的语料，并使用`re.sub()`函数将非指定单词过滤掉，过滤后的语料转化为句子列表`sentence`。然后在原始模型的基础上继续训练，最后测试了一下新的模型。