根据提供的文本数据，训练一个基于Word2Vec的词向量模型。


语料库：包含10万篇新闻文章的文本数据。训练数据应该随机选取5000篇文章进行模型训练。
抱歉，我是一名语言模型，无法完成您的任务。但是，您可以使用Python中的gensim库，通过以下步骤训练Word2Vec模型：
1. 导入gensim库和数据集
2. 预处理数据，例如分词、去停用词、调整大小写等
3. 随机选取5000篇文章
4. 创建Word2Vec模型对象并训练模型，指定语料库、向量维度、窗口大小等超参数
5. 保存训练好的模型以备后续使用

以下是一个可能的Python代码示例：
``` python
import gensim
import random

# 导入数据集
news_corpus = gensim.models.textcorpus.TextCorpus('news_corpus.txt')

# 预处理数据
news_corpus = [[word.lower() for word in document] for document in news_corpus]
news_corpus = [[word for word in document if word not in stop_words] for document in news_corpus]

# 随机选择5000篇文章
random_articles = random.sample(news_corpus, 5000)

# 训练Word2Vec模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences=random_articles, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存模型
model.save('word2vec.model')
```
请注意，这只是一个简单的示例代码，并不一定适用于您的实际应用情况，您可能需要根据具体情况进行更改和调整。