我正在尝试构建一个文本分类器lstm，在其第一层中使用该分类器具有Word2Vec模型获得的权重。

为了为每个句子构建一个matrix包含indexes每个单词的单词，我尝试过：（如此处所述）

X_tr_word2vec = np.array(X_tr_word2vec)
y_tr_word2vec = np.array(y_tr_word2vec)

train_x = np.zeros([X_tr_word2vec.shape[0], max_sentence_length], dtype=np.int32)
train_y = np.zeros([y_tr_word2vec.shape[0]], dtype=np.int32)

for i, sentence in enumerate(X_tr_word2vec):
    for j, word in enumerate(sentence[:-1]):
        train_x[i,j] = model_word2vec.wv.vocab[word].index

但是，当我运行代码时，我得到了这个错误：KeyError: 'enquiringly'，这是什么意思？我想这是一个错误的train_x维度。

更新：

我Word2Vec以前用整个训练集训练过模型：

model_word2vec = models.Word2Vec(X_tr_word2vec, size=150, window=9)