我正在使用Gensim来训练一个跳过语法的word2vec模型。数据集有100万个句子，但词汇量为200个。我想了解迭代过程中模型的准确性，因此我在回调函数中使用了model.wv.similar_by_word来查看得分。但是返回的值并未在迭代中进行更新。

iter被设置为100。 我试图更改window和size的值，但是没有效果。

该模型已通过回调初始化：

Word2Vec(self.train_corpus,workers=multiprocessing.cpu_count(),compute_loss=True,callbacks=[A_CallBack],**word2vec_params)

在A_CallBack班上，我有这样的事情：

def on_epoch_end(self,model):
    word,score = model.wv.similar_by_word(word='target_word',topn=1)[0]
    print(word,score)

每个时期都打印出word和score，但是值从未改变。

我期望它们的值可以在迭代过程中更新，这应该有意义吗？

我是机器学习和word2vec的新手。非常感谢您的帮助。