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Word2Vec虽然非常强大，但也有一些明显的缺点：
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无法处理多义词：Word2Vec会为每个单词分配一个唯一的词向量，这意味着它不能处理具有多种含义的单词。例如，“苹果”可以指一种水果，也可以指一个公司，但Word2Vec不能区分这两种情况。
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忽略词序：虽然Word2Vec通过观察上下文来学习词向量，但它并不直接考虑上下文中词的顺序。这可能会导致一些语义上的混淆。
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需要大量的训练数据：为了获取高质量的词向量，Word2Vec需要大量的文本数据。对于某些小语种或特定领域，可能很难找到足够的训练数据。
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缺乏解释性：虽然词向量可以很好地捕获词之间的关系，但这些向量本身很难解释。也就是说，我们很难理解一个词向量的具体含义。
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无法处理未出现在训练数据中的新词，也就是说对于训练数据中没有的词，Word2Vec无法生成对应的词向量。
这些问题并不意味着Word2Vec不好，但在使用它时，我们需要了解这些局限性。