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Gensim提供Word2Vec支持，包括Skip-Gram和CBOW模型，用于词向量转换。训练词向量可以使用Word2Vec、Doc2Vec、FastText等。模型训练是流式的，可迭代输入数据，训练后的词向量可用于多种NLP任务。预训练模型可从gensim-data下载。
Gensim 中的 Word2Vec
BOW 和 TF-IDF 都只着重于词汇出现在文件中的次数，未考虑语言、文字有上下文的关联，针对上下文的关联，Google 研发团队提出了词向量 Word2vec，将每个单字改以上下文表达，然后转换为向量，这就是词嵌入（Word Embedding），与 TF-IDF 输出的是稀疏向量不同，词嵌入的输出是一个稠密的样本空间。
在 Gensim 中提供了 Word2Vec 的支持：gensim.models.word2vec。Word2Vec 算法包括 Skip-Gram 和 CBOW 模型，使用层次 s o f t
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