Word2Vec中的词向量具有以下几个特点：

  1. 分布式表示：Word2Vec中的词向量采用了分布式表示的方法，每个词被表示为一个向量，而且每个维度的值都包含了词的一些语义信息。这样的表示方式能够将词之间的关系进行编码，使得语义上相似的词在向量空间中距离较近。

  2. 上下文敏感：Word2Vec利用了词的上下文信息来训练词向量。具体来说，它使用了两种模型：CBOW（Continuous Bag of Words）模型和Skip-gram模型。CBOW模型基于上下文预测目标词，而Skip-gram模型则基于目标词预测上下文。这种基于上下文的训练方式使得词向量能够捕捉到词在不同上下文中的语义信息。

  3. 低维度表示：Word2Vec生成的词向量通常是一个高维的稠密向量，但一般会通过降维技术将其映射到一个更低维度的空间中，以减少计算复杂度。常见的降维方法有主成分分析（PCA）和t-SNE等。

  4. 同义词聚类：Word2Vec生成的词向量可以用于词的相似性计算和聚类分析。在词向量空间中，语义上相似的词通常会在附近，从而可以通过计算词向量之间的距离来衡量两个词的相似性。

  5. 单词算术运算：Word2Vec中的词向量还具备一定的代数运算能力。例如，可以通过计算"king"向量减去"man"向量并加上"woman"向量，得到一个与"queen"向量相近的向量。这种词向量的代数运算能力可以用来解决词义推断等任务。

  总体来说，Word2Vec生成的词向量通过分布式表示、上下文敏感、低维度表示等特点，可以很好地表达词汇之间的语义关系，从而提供了一种有效的方式用于自然语言处理任务。