词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的重要技术，它将词语表示为向量，捕捉语义信息并应用于各类文本处理任务。本文从词嵌入的基础概念出发，详细介绍如何利用Python和Gensim库构建Word2Vec与FastText模型，实现高效的词向量表示。我们将从理论、代码实现到模型应用逐步展开，包括数据预处理、模型训练、向量可视化等方面的详细内容，并配有大量代码和中文注释，帮助读者掌握词嵌入模型在文本数据处理中的应用，为深入NLP领域奠定坚实的基础。