Tengo un modelo word2vec en gensim entrenado en más de 98892 documentos. Para cualquier oración dada que no esté presente en la matriz de oraciones (es decir, el conjunto sobre el que entrené el modelo), necesito actualizar el modelo con esa oración para que la consulta la próxima vez dé algunos resultados. Lo estoy haciendo así:

new_sentence = ['moscow', 'weather', 'cold']
model.train(new_sentence)

y está imprimiendo esto como registros:

2014-03-01 16:46:58,061 : INFO : training model with 1 workers on 98892 vocabulary and 100 features
2014-03-01 16:46:58,211 : INFO : reached the end of input; waiting to finish 1 outstanding jobs
2014-03-01 16:46:58,235 : INFO : training on 10 words took 0.1s, 174 words/s

Ahora, cuando consulto con new_sentence similar para la mayoría de los positivos (comomodel.most_similar(positive=new_sentence)) da error:

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#220>", line 1, in <module>
 model.most_similar(positive=['moscow', 'weather', 'cold'])
 File "/Library/Python/2.7/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 405, in most_similar
 raise KeyError("word '%s' not in vocabulary" % word)
  KeyError: "word 'cold' not in vocabulary"

¿Qué indica que la palabra 'frío' no es parte del vocabulario sobre el que entrené la cosa (estoy en lo cierto)?

Entonces la pregunta es: ¿Cómo actualizar el modelo para que dé todas las similitudes posibles para la nueva oración dada?