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Word2Vec是一种革命性的词汇表示方法，它将传统的离散词汇符号转换为连续的数值向量。与传统的独热编码相比，Word2Vec生成的密集向量能够捕捉词汇之间的语义关系。相似含义的词汇在向量空间中会聚集在一起，这为自然语言处理任务提供了强大的基础。
分布式假设是Word2Vec的理论基础，它认为相似上下文中出现的词具有相似的含义。例如，'国王'和'皇帝'经常在相似的语境中出现，如'统治王国'和'统治帝国'。通过分析大量文本中词汇的共现关系，我们可以发现语义相近的词汇，并将它们在向量空间中放置在相近的位置。
CBOW模型是Word2Vec的第一种实现方法，全称为连续词袋模型。它的核心思想是通过上下文词来预测中心词。网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收上下文词的独热编码，隐藏层计算词向量的平均值，输出层生成目标词的概率分布。通过反向传播和梯度下降不断优化模型参数，最终学习到高质量的词向量表示。
Skip-gram模型是Word2Vec的第二种实现方法，与CBOW相反，它通过中心词来预测周围的上下文词。以'听'为中心词，模型需要预测'我'、'喜欢'、'音乐'等上下文词。为了提高计算效率，Skip-gram引入了负采样技术，随机选择一些不相关的词作为负样本，这样可以大大减少计算复杂度，提高训练效率。
Word2Vec的训练优化主要包括两种关键技术。层次Softmax使用二叉树结构，将传统的O(V)复杂度降低到O(log V)，每个词对应树的叶子节点。负采样技术通过随机选择少量负样本，避免计算所有词的概率，将复杂度降至O(k)。这些优化技术大幅提升了训练效率，使得在大规模语料库上训练Word2Vec成为可能。