词嵌入是词在向量空间中的密集表示，能捕捉词的意义和关系。Word2Vec有CBOW和Skip-gram两种架构。CBOW根据上下文预测词，Skip-gram根据目标词预测上下文词。词嵌入可用于自然语言处理中的预训练嵌入、输入特征和下游任务。它能捕捉语义关系、降低维度和进行迁移学习。

Word2vec中的连续词袋（CBOW）模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型，可用于语言翻译和文本分类。CBOW模型通过训练隐藏层神经元的权重生成最佳目标词输出，目的是开发单词的复杂表示，使语义上可比较的单词在嵌入空间中接近。