准备Word2Vec的输入数据需要将原始的文本数据转化为适合模型训练的形式。下面是一些常用的准备步骤：

  1. 文本预处理：首先，需要对原始文本数据进行一些预处理，如去除特殊字符、标点符号、数字等，并将文本转换为小写形式。这有助于减少噪音和数据冗余。

  2. 分词：将文本分割成单个的词或者tokens，这是Word2Vec的基本单位。可以使用一些开源的分词工具，如jieba中文分词、NLTK英文分词，或者使用预训练的分词模型。

  3. 建立词汇表：对分词后的数据建立一个词汇表，词汇表应包含所有在训练数据中出现的唯一的词汇。可以使用Python中的Counter类或者构建自定义词典来实现。

  4. 根据词汇表生成训练样本：Word2Vec使用的是Skip-gram和CBOW两种训练模型，可以根据需要选择其中一种。对于Skip-gram模型，需要在文本中选择一个中心词，然后以中心词为目标词，从窗口中选择上下文词作为输入。对于CBOW模型，反之，需要用上下文词预测中心词。通过滑动窗口的方式，可以生成训练样本。

  5. 将文本转化为数值表示：在训练前，需要将词汇表中的词语转化为数值表示，以便输入到Word2Vec模型中。常见的方法是使用one-hot编码或者使用词嵌入模型将词语转化为固定长度的向量表示，如Word2Vec自身所提供的词嵌入模型。

  6. 数据批处理：为了提高训练效率，通常会将训练数据进行批处理。将生成的训练样本分成小批次，每个批次包含一定数量的训练样本，然后依次输入到Word2Vec模型中进行训练。

  需要注意的是，对于大规模的文本数据需要进行合理的采样和限制词汇表的大小，以减少训练时间和提高效果。此外，还可以使用预训练的词向量模型，如Google的Word2Vec模型或者GloVe模型，来初始化训练模型。