是的，Word2Vec可以用于中文文本处理。Word2Vec是一种用于生成词嵌入（词向量）的深度学习模型，通过将每个词语映射到一个高维向量空间中的点来表示该词语的语义信息。它通过学习上下文之间的关系来生成这些词向量，使得意义相似的词在向量空间中的距离较近。

  Word2Vec可以应用于大规模的中文文本处理。首先，可以使用已经预处理过的中文语料库，如维基百科、新闻文章等，进行模型的训练。其次，Word2Vec可以通过学习上下文窗口内的词语来捕捉中文词语的语义关系，比如“苹果”和“水果”可能在向量空间中的位置比较接近，而“苹果”和“计算机”可能在向量空间中的位置较远。这些学习到的词向量可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、信息检索、情感分析等。

  当处理中文文本时，需要注意一些特殊的问题。中文文本的分词是非常重要的，可以使用专门的中文分词工具（如jieba）进行分词处理。此外，对于中文语言的特点，如多音字、歧义性等，可能会对词向量的表示产生一些影响，需要在具体应用中进行一些处理和优化。

  总之，Word2Vec可以有效地应用于中文文本处理，但在处理中文文本时需要注意一些特殊的问题。