Word2Vec 算法通常不会显式处理停用词（Stop Words），因为停用词通常不携带特定语义信息。在Word2Vec算法中，通常会在预处理阶段将停用词从语料库中移除，以减少噪音和提升模型的准确性。移除停用词可以通过文本清洗操作来实现，例如移除常见的停用词列表中的词语，如“的”、“是”、“在”等。这样的预处理可以帮助Word2Vec算法更好地抓取文本中的语义信息，并生成更准确的词向量表示。以下是示例：

# 示例代码
# 移除停用词
stop_words = ['的', '是', '在', ...] 
filtered_corpus = [word for word in corpus if word not in stop_words]
# 使用过滤后的语料库进行Word2Vec建模
model = Word2Vec(filtered_corpus, ...)