Word2Vec是一种用于文本语义表示的深度学习模型，其训练时间和内存消耗受到以下几个因素的影响：

  1. 数据规模：更大规模的数据集通常需要更长的训练时间和更多的内存。随着数据集的增加，Word2Vec模型需要处理更多的文本样本和更多的词汇量，从而增加了训练时间和内存消耗。

  2. 语料库的复杂性：语料库的复杂性指的是语料库中的文本样本之间的多样性和差异性程度。如果训练语料库包含多种类型的文本，模型可能需要更长的时间来学习不同类型之间的语义关系。此外，如果语料库中的文本样本较为复杂，包含大量的长句子或者长尾词汇，模型可能需要更多的内存来处理这些复杂情况。

  3. 模型架构和参数设置：Word2Vec模型有两种经典的架构，即Skip-gram和CBOW。Skip-gram模型通常比CBOW模型更耗时，因为Skip-gram预测周围的多个上下文词汇，而CBOW只预测中心词汇。此外，参数设置，如窗口大小、负采样数量等，也会对训练时间和内存消耗产生影响。更大的窗口大小和更多的负采样数量通常会增加训练时间和内存消耗。

  4. 计算硬件和配置：训练Word2Vec需要较高的计算资源，如GPU和内存。使用更强大的计算硬件和合理的配置可以显著加速训练过程并降低内存消耗。并行计算技术如分布式训练和多线程训练也可以显著减少训练时间和内存消耗。

  总而言之，对于Word2Vec模型，训练时间和内存消耗受到数据规模、语料库的复杂性、模型架构和参数设置、计算硬件和配置等多个因素的影响。针对具体任务的需求和计算资源的限制，我们可以通过调整这些因素来控制训练时间和内存消耗。