此技術廣泛應用於搜尋引擎、推薦系統與機器翻譯，但每個詞僅有單一固定向量，無法處理多詞片語語義。Word2Vec 有兩種主要模型：連續詞袋模型 (CBOW) 和跳字模型 (Skip-gram)，透過反向算法，根據上下文預測目標詞或反之，從而學習詞語間的關係。

透過訓練，相似詞彙在向量空間中距離相近，並能進行類比推理，如「國王-男人+女人=王后」。此技術廣泛應用於搜尋引擎、推薦系統與機器翻譯，但每個詞僅有單一固定向量，無法處理多詞片語語義。