生成Word2Vec嵌入前，是否需移除DataFrame中分词后为空的行？

建议直接移除所有分词后是空列表的样本，原因主要有这几点：

• 空样本完全无训练价值：Word2Vec靠捕捉词汇间的上下文共现关系来生成词向量，空列表里没有任何词汇，根本提供不了有效训练信号，留着只会浪费计算资源、拖慢训练速度。
• 可能埋下运行隐患：虽然gensim的Word2Vec通常不会因空列表直接报错，但在某些版本或特殊参数组合下，可能触发异常——比如统计语料规模时出现偏差，进而干扰后续训练逻辑。
• 干扰语料统计准确性：空样本会被计入总训练样本数，导致模型对语料规模的判断出现误差，间接影响负采样、窗口大小等参数的实际作用效果。

给你补充过滤步骤的代码示例：

nltk.download('punkt')
df['tweet_text'] = df['tweet_text'].apply(nltk.word_tokenize)
# 过滤掉分词后为空的行
df = df[df['tweet_text'].apply(lambda x: len(x) > 0)]
    
model = Word2Vec(df['tweet_text'], vector_size=300, window=10, hs=0, negative=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Debbie