词向量是自然语言处理中的关键技术之一，将词语转换为向量表示能够捕捉语义信息并应用于机器学习模型中。本文将介绍词向量的基本概念，通过从零实现Word2Vec模型帮助读者掌握词向量的生成过程。同时，本文还将探讨FastText模型的优势，特别是在低频词处理上的改进。通过Python代码的实现和详解，我们将一步步展示如何构建词向量模型，并对比Word2Vec和FastText的性能，以便读者能够深入理解词嵌入技术及其在不同场景中的应用。