Word2vec是一种算法，可以将文本数据转换为深度学习算法能够理解的嵌入单词。单词嵌入模型可以用作机器学习或深度学习分类任务中的特征，也可以用于其他各种预测任务。
Word2vec接受一组文本数据或一个语料库作为输入，并返回一组表示上下文、单词频率和单词之间关系的数字向量作为输出。得到的数字向量可用于将原始文本转换为适合于数据可视化、机器学习和深度学习的数字表示。
文本分析用于在从计算金融到预测维护的应用程序中对非结构化文本进行预测。您可以执行主题建模,分类,情绪分析通过使用预先训练好的或经过训练的单词嵌入到机器学习或深度学习中，以高效和可扩展的方式进行。文本分析工具箱™读取由word2vec、GloVe和生成的单词嵌入FastText与wordEmbedding对象。
