6 GB内存无法使用Word2Vec向量化文本

是因为Word2Vec模型需要大量的内存来存储词向量和上下文信息。Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，它通过学习大规模文本语料库中的词语之间的语义关系，将每个词语表示为一个高维向量。这些向量通常具有几百维甚至更高的维度。

在使用Word2Vec进行文本向量化时，需要将文本中的每个词语转换为对应的词向量。对于一个包含大量词语的文本，需要将每个词语的词向量加载到内存中进行计算和处理。由于Word2Vec模型的复杂性和词向量的维度较高，6 GB内存往往无法容纳足够多的词向量，导致无法完成向量化过程。

解决这个问题的方法有多种。一种方法是使用更大内存的计算资源，例如云服务器提供商提供的高内存实例。另一种方法是使用分布式计算框架，将计算任务分布到多台计算机上进行并行计算，从而减少单台计算机的内存压力。还可以考虑使用其他词向量模型，如GloVe、FastText等，它们在一定程度上减少了内存的需求。

总之，6 GB内存对于使用Word2Vec向量化文本来说是不够的，需要考虑使用更大内存的计算资源或者其他词向量模型来解决这个问题。

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