word2vec做关键词提取

Word2Vec本身并不是一种关键词提取的算法，但它可以被用于关键词提取。通常的做法是利用Word2Vec模型生成文本的词向量，然后使用一些聚类算法（如K-means）或者分类算法（如SVM）来对词向量进行处理，从而得到关键词。

具体来说，可以将文本中的每个单词都映射到Word2Vec模型中，得到它的词向量表示。然后，可以使用一些统计方法来计算每个单词的重要性，如TF-IDF、TextRank等。最后，可以使用聚类算法或分类算法来将这些单词分为多个类别，或者进行二分类，得到最终的关键词列表。

需要注意的是，Word2Vec模型的训练需要大量的语料库数据，并且需要耗费大量的计算资源。在实际应用中，需要根据实际情况选择适当的算法和工具，并进行合理的参数调整，才能得到较好的关键词提取效果。