是的，Word2Vec的训练结果可以进行可视化。Word2Vec模型将单词表示为高维空间中的向量，可以使用降维技术（如t-SNE或PCA）将向量降低到2D或3D空间，从而实现可视化。

  在可视化中，可以看到相似的单词被映射到彼此附近的位置。例如，如果“苹果”和“橘子”被认为是相似的，那么它们在可视化中可能会被放在一起。这些可视化图可以帮助我们观察和理解单词之间的相似性和关系。

  通常，可视化Word2Vec训练结果的方法有两种：基于单词和基于单词的上下文。基于单词的可视化方法将单词表示为点，使用相似度度量来确定单词之间的距离，然后使用降维算法将其映射到2D或3D空间。基于单词的上下文的可视化方法则将单词及其上下文表示为点，并在可视化空间中显示它们之间的关系。

  通过可视化Word2Vec训练结果，我们可以更好地理解单词的语义和含义。例如，我们可能会观察到“国王”和“女王”在可视化中是非常接近的，这反映了它们在语义上的相似性。

  需要注意的是，可视化只是一种辅助工具，对于理解Word2Vec模型的训练结果可能有所帮助，但它并不能提供完整的信息。