Word2Vec的训练数据的要求可以总结为以下几点：

  1. 数据规模：Word2Vec的训练数据规模越大，通常能够获得更好的结果。较小的训练数据可能会导致模型出现过拟合的情况。通常来说，至少需要几十万到几百万的文本语料作为训练数据。

  2. 文本预处理：在使用Word2Vec进行训练之前，需要对文本进行预处理。这包括去除特殊字符、标点符号、数字，将文本转换为小写形式等。此外，还可以进行停用词过滤，移除常见但无实际意义的单词。

  3. 分词：Word2Vec是基于单词级别的训练模型，因此需要将文本进行分词。分词的方式可以根据具体的应用场景选择，常见的包括按照空格进行分割、使用现有的NLP工具进行分词等。

  4. 上下文窗口大小：Word2Vec模型通过上下文窗口捕捉单词的语义。上下文窗口大小决定了模型考虑前后多少个单词。较小的窗口大小可能无法捕捉到单词之间的长距离关系，而较大的窗口大小则会增加计算复杂度。通常来说，窗口大小可以设定为5-10。

  5. 数据平衡：训练数据的平衡性也是需要考虑的因素。如果某些单词在训练数据中出现的频率非常低，可能会导致模型无法准确学习到它们的语义。因此，可以通过对数据进行重复采样或者加权来解决数据的不平衡问题。

  需要注意的是，Word2Vec模型是一种基于分布式假设的模型，因此要求训练数据能够反映单词的上下文关系。如果训练数据结构过于简单或者稀疏，可能会导致模型的效果不佳。在实际应用中，可以根据具体情况对训练数据进行调整和优化，以获得更好的结果。