Word2Vec是一種用於生成詞向量的模型，它將自然語言中的單詞轉換為計算機可以理解的稠密向量（Dense Vector）。這些向量不僅捕捉到了單詞的語義信息，而且使得語義上相似的詞在向量空間中的位置相近。Word2Vec的主要作用包括：
詞嵌入：通過將單詞映射到實數向量，Word2Vec提高了計算機對文本的理解和處理能力。
語義分析：Word2Vec生成的詞向量可用於單詞聚類、句子情感分析等，幫助進行更泛化的語言和語義學研究。
相似度計算和聚類：Word2Vec可以計算術語之間的相似度，對術語進行聚類，支持短語自動識別等功能。
提升NLP效果：在自然語言處理（NLP）套用中，Word2Vec通過提高詞彙空間的語義豐富性，從而提升各類NLP任務的效果，如情感分析、文本分類、機器翻譯、問答系統等。
Word2Vec的原理基於分散式假設，即在同一上下文中出現的詞其語義相近。Word2Vec模型通過學習詞與詞之間的上下文關係來訓練詞向量，從而捕捉到單詞的語義信息。