Différence entre Gensim Word2Vec et Keras Couche d'intégration

Question

J'ai utilisé le gensim word2vec paquet et Keras Embedding layer pour divers projets différents. Ensuite, je me rends compte qu'ils semblent faire la même chose, ils essaient tous de convertir un mot en vecteur de fonctionnalité.

Suis-je en train de comprendre cela correctement? Quelle est exactement la différence entre ces deux méthodes?

Merci!