Word2Vec(all_words, sg=0, vector_size=300, window=5, min_count=1, epochs=7, negative=10)

这是一个使用Word2Vec算法对所有单词进行向量化表示的代码，具体参数含义如下：

- all_words：包含所有单词的列表或文本数据
- sg：指定使用的算法，0表示使用CBOW算法，1表示使用Skip-gram算法
- vector_size：指定单词向量的维度
- window：指定上下文窗口大小
- min_count：指定单词最小出现次数，低于该值的单词将被忽略
- epochs：指定训练的轮数
- negative：指定负采样的个数，用于训练时降低噪声对模型的影响。

该代码的作用是将文本数据中的所有单词转换成向量，以便进行机器学习任务，如文本分类、相似度计算等。