谷歌word2vec训练模型是CBOW还是skipgram？

谷歌word2vec训练模型既可以使用CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型，也可以使用skip-gram模型。

CBOW模型是基于上下文预测目标词的模型，它通过给定上下文词来预测目标词。CBOW模型适用于文本中词汇相对较少、训练数据较多的情况，它的训练速度相对较快。

skip-gram模型则是基于目标词预测上下文词的模型，它通过给定目标词来预测上下文词。skip-gram模型适用于文本中词汇相对较多、训练数据较少的情况，它的训练速度相对较慢。

谷歌word2vec训练模型的选择取决于具体的应用场景和数据集大小。如果数据集较大，可以选择CBOW模型进行训练，而如果数据集较小，可以选择skip-gram模型进行训练。

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