随着全球化的推进，多语言信息处理变得越来越重要。在这个背景下，本次实验旨在探索使用中英文维基百科语料库进行Word2Vec模型训练的效果。通过对比分析，我们希望了解不同语言环境下词向量表示的差异性和相似性。

首先，我们收集了最新的中英文维基百科数据集，并对文本进行了预处理，包括分词、去除停用词等步骤。接着，分别用中文和英文语料训练了Word2Vec模型。值得注意的是，在中文环境中，由于词汇分隔的特殊性，我们采用了jieba分词工具，而在英文环境中，则直接使用空格作为分词依据。

经过多次实验调整参数，我们发现，尽管两种语言在语法结构上存在显著差异，但训练出的词向量在某些方面仍表现出惊人的相似性，尤其是在捕捉词语间的关系和上下文语义方面。这表明Word2Vec模型具有跨语言处理的强大潜力。然而，在具体应用时，考虑到语言本身的特性，还需要进一步优化和调整模型参数以适应特定需求。