能否大概介绍一下word2vec这个模型？注意按照以下四项要求：(1) 这段话应该是一个严谨的科技论文摘要风格的文字；(2) 分两个段落描述；(3) 第一段需要包含Origin, Mechanism, Applications三个部分；(4) 第二段以Output, Methodology, Improvement Order进行阐述。
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Word2Vec是一种在自然语言处理领域广泛应用于词嵌入学习的神经网络模型，由Mikolov等人于2013年提出。该模型主要通过优化一个预测框架来学习词向量的稠密表示，这些框架包括连续词袋（CBOW）模型和Skip-gram模型。在实际应用中，Word2Vec已经证明了其在文本分类、情感分析和信息检索等多种任务中的有效性，为后续的深度语言模型的发展奠定了基础。与此同时，由于其高效的学习能力和相对较低的计算成本，该方法也适用于大规模文本数据集上进行训练。

在实际输出方面，Word2Vec模型能够将词汇转换为高维度的向量，从而允许对词汇间的关系进行量化分析。通过采用负采样（Negative Sampling）和分层Softmax等方法论优化了训练过程，在保持计算效率的同时提高了模型的表达能力。此外，针对Word2Vec可能存在的不足，后续研究者提出了如FastText和GloVe等改进方法，这些改进方法不仅从模型结构上增强了对词汇语义更细致的捕捉能力，还试图解决词向量表示中词义的多义性和上下文敏感性问题，从而持续推动着词嵌入技术的发展与完善。
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