Word2Vec并没有特别处理停用词的机制。停用词是指在文本中频繁出现但对文本特征没有贡献的常见词语，比如“的”、“是”、“在”等。这些词语在语义上往往是较为模糊或普遍的，因此它们对于训练词向量时可能会带来噪声。

  在使用Word2Vec进行文本处理时，我们通常会在预处理阶段进行停用词的去除。这一过程涉及到从文本中删除停用词，以减少模型训练的计算复杂度和提高结果的准确性。去除停用词可以通过使用已有的停用词表或自定义停用词表来实现。常用的停用词列表包括英文的NLTK（Natural Language Toolkit）停用词列表和中文的停用词表。

  在实际使用中，词向量模型的训练数据通常会经过文本预处理的步骤，包括分词、去除停用词、转换为小写等。这些预处理步骤有助于提高模型的性能和效果。值得注意的是，去除停用词可能会导致部分信息的损失，因此在某些应用场景下，保留一部分停用词可能是有意义的。

  需要注意的是，Word2Vec只是一种词向量训练的算法，它本身并没有针对停用词进行特别的处理。停用词的处理是在使用Word2Vec的过程中，预处理文本数据时的一种常见操作。