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我在gensim中有一个大型的经过预训练的Word2Vec模型，我想从中使用预训练的词向量作为Keras模型中的嵌入层。

问题在于嵌入量很大，而且我不需要大多数单词向量（因为我知道哪些单词可以作为输入出现）。因此，我想摆脱它们以减小嵌入层的大小。

有没有一种方法可以根据单词白名单来保留所需的单词矢量（包括对应的索引！）？