Word2Vec的训练结果受以下几个主要因素的影响：

  1. 训练数据的质量和规模：训练Word2Vec模型需要足够大量且具有丰富多样的语料库。如果语料库规模过小或者质量较差，如包含大量低频词或噪声，可能会影响到模型的训练效果。

  2. 窗口大小（Window Size）：Word2Vec使用上下文窗口来确定词之间的关系，窗口大小决定了上下文词的距离。窗口较小会导致忽略较宽泛的语义关联，而窗口较大则可能包括过多无关上下文信息，因此选择合适的窗口大小对模型的准确性和语义关联性能有重要影响。

  3. 训练算法和参数设置：Word2Vec有两个主要的训练算法，分别是Skip-gram和CBOW（Continuous Bag-of-Words）。Skip-gram在小样本场景下更适用，而CBOW在大规模数据集上更高效。同时，参数设置也会对模型的性能产生显著影响，如迭代次数、负样本采样数量和学习率等。

  4. 向量维度（Vector Dimension）：向量维度决定了Word2Vec模型中每个词的表示维数。较低的维度可能导致信息丢失，而较高的维度可能会导致维度灾难和计算复杂度增加。选择合适的向量维度是非常重要的。

  5. 文本预处理：在训练Word2Vec模型之前，对文本进行预处理也可以对结果产生影响。例如，去除停止词、标点符号和特殊字符，进行词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）等处理，可以减少噪声和提高词向量的质量。

  总而言之，Word2Vec的训练结果受训练数据的质量和规模、窗口大小、训练算法和参数设置、向量维度以及文本预处理等多个因素的综合影响。针对特定任务，调整这些因素可以进一步优化模型性能。