Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，用于将文本中的单词映射到高维向量空间中。其原理可以分为两种模型：Skip-gram模型和CBOW模型。

  1. Skip-gram模型：该模型的目标是通过已知的中心词来预测周围的上下文词。模型输入是一个中心词，输出是其周围的上下文词。Skip-gram模型试图最大化给定中心词情况下，周围上下文词的条件概率。通过训练，模型学习到的词向量可以保留词语之间的语义关系。

  2. CBOW模型：该模型的目标是通过已知的上下文词来预测中心词。模型输入是周围的上下文词，输出是中心词。CBOW模型试图最大化给定上下文词情况下，中心词的条件概率。通过训练，模型学习到的词向量可以表达上下文词之间的共现关系。

  无论是Skip-gram模型还是CBOW模型，都使用了神经网络的隐藏层。在隐藏层中，通过权重矩阵将输入词向量转换为隐藏层的向量表示。然后，将隐藏层的向量表示再转换为输出词向量。经过多次迭代训练之后，模型的权重矩阵中的值将被用作最终的词向量表示。

  在训练过程中，Word2Vec使用了负采样和层级Softmax两种优化方法。负采样通过在训练过程中随机采样负例来降低计算量，并使得模型更关注重要的词对。层级Softmax则通过构建霍夫曼二叉树来减少计算词汇表中所有词的条件概率的复杂度。

  总之，Word2Vec通过训练神经网络来学习词向量，从而实现将单词映射到高维向量空间的目标。这些词向量可以用于计算词语之间的相似度、分类任务等。