预训练的词向量是通过使用大规模文本语料库进行无监督预训练的词向量模型。在预训练阶段，模型通过对语料库进行自我监督学习，学习每个词的分布式表示。这种分布式表示可以捕捉词语之间的语义和上下文关系，使得相似含义的词在向量空间中距离更接近。

  预训练的词向量可以通过不同的算法和模型得到，其中比较常见的有Word2Vec和GloVe。Word2Vec基于神经网络，可以生成用于表示词语的向量，其中包括连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。GloVe使用全局词汇和共现信息，通过矩阵分解的方法来生成词向量。

  预训练的词向量在自然语言处理任务中被广泛应用，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。它们可以在训练模型时作为初始参数，通过迁移学习的方式提供更好的性能。通过将预训练的词向量加载到模型中，可以减少模型训练的时间和数据需求，同时也能够将预训练模型在大规模语料库上学习到的知识迁移到特定任务中，提高模型的表现能力。

  总之，预训练的词向量是通过对大规模文本语料库进行无监督学习得到的分布式词语表示，可以用于提升自然语言处理任务的性能和效果。