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。