Word2Vec特征是指使用Word2Vec算法从文本中提取得到的词向量特征。

Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，它能够将每个单词映射到一个高维空间中的稠密向量，同时保留了单词之间的语义和语法关系。这些词向量特征可以用于文本分类、信息检索、情感分析等自然语言处理任务中，通过比较单词之间的相似度来理解文本语义。Word2Vec特征不仅能够提高文本处理的效率和准确性，还能够帮助机器更好地理解和处理自然语言。

word2vec是谷歌于2013年提出的一种NLP分析工具，其特点就是将词汇进行向量化，这样我们就可以定量的分析和挖掘词汇之间的联系。