word2vec用于文本特征提取的步骤

一般情况下，使用word2vec进行文本特征提取的步骤如下：
1. 构建语料库：收集文本数据，并将其预处理（去除标点符号、停用词等），然后构建语料库。
2. 训练模型：使用语料库进行模型训练，生成词向量。训练过程中，可以使用CBOW或者Skip-Gram模型。
3. 得到词向量：模型训练完成后，得到每个词对应的向量，可以将其用于后续任务（如分类、聚类等）的特征提取。
4. 应用：将得到的词向量用于任务中，可以选择直接使用词向量表示，也可以进行降维处理，并结合其他特征进行训练。