在分布式表示技术的发展中，Word2Vec模型无疑是里程碑式的存在。作为将词语转化为高质量向量的经典工具，它用高效的训练方法解决了早期分布式表示落地难的问题，让“语义可计算”从理论走向实践，成为后续自然语言处理（NLP）技术发展的重要基石，至今仍在诸多场景中发挥作用。

Word2Vec的核心逻辑源于“上下文相似则语义相近”的语言学规律，它通过两个核心模型实现高效训练：CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram（跳字模型）。CBOW像“根据邻居猜主角”，通过上下文词语预测中心词，比如用“在”“抓”“老鼠”三个词的向量，反向推导“猫”的向量；Skip-gram则相反，是“根据主角找邻居”，用中心词“狗”的特征去预测周围可能出现的“在”“追”“兔子”等词，两种模式从不同角度捕捉词语的语境关联。

相较于早期复杂的分布式表示方法，Word2Vec的最大优势是“高效且精准”。它通过“负采样”等优化技巧，避免了对整个词汇表的遍历计算，让百亿级文本的训练也能高效完成；同时生成的向量语义捕捉能力极强，不仅能区分“猫”“狗”与“桌子”“椅子”的类别差异，还能精准体现“国王-男人+女人=女王”这类隐含的语义逻辑，甚至能识别“老师”与“学生”的师生关系。

Word2Vec的训练过程贴近人类学习语言的方式。它不需要人工标注语义，仅通过对海量原始文本的学习，就能自动挖掘词语间的关联——比如在大量文本中发现“手机”常与“充电”“屏幕”“通讯”同现，“电脑”常与“键盘”“主机”“办公”搭配，从而让二者的向量既有差异又有一定相似性（同属电子设备）。这种无监督学习的特性，让它能轻松适配不同领域的文本，生成专属的词向量。

尽管如今BERT等模型功能更强大，但Word2Vec仍是NLP入门的核心工具：在文本分类任务中，它生成的向量可作为基础特征；在智能搜索中，它支撑着“同义词匹配”功能；在小数据场景下，它的训练效率更是远超复杂模型。作为分布式表示技术的“普及者”，Word2Vec让更多研究者和开发者掌握了语义向量的核心逻辑，为现代语言AI的繁荣奠定了坚实基础。