写一个用excel里的文本数据，基于word2vec，用LSTM神经网络进行文本分类的代码

好的，以下是一个简单的基于Python和TensorFlow的文本分类代码，使用了Word2Vec和LSTM。

首先，需要安装以下库：

- pandas
- numpy
- tensorflow
- keras
- gensim

然后，我们需要准备一个包含文本数据的Excel文件，将每个文本数据存储在一列中，并将其标签存储在另一列中。

接下来，我们使用pandas库读取Excel文件并将其转换为numpy数组：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx')
texts = np.array(df.iloc[:,0].tolist())
labels = np.array(df.iloc[:,1].tolist())

然后，我们使用gensim库训练Word2Vec模型：

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [text.split() for text in texts]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1, size=100)

接下来，我们将每个文本数据转换为Word2Vec向量：

X = np.zeros((len(texts), 100))

for i, text in enumerate(texts):
    words = text.split()
    for word in words:
        try:
            X[i] += model.wv[word]
        except KeyError:
            pass

然后，我们将标签进行独热编码：

from keras.utils import to_categorical

Y = to_categorical(labels)

接下来，我们构建LSTM模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, 100)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(Y.shape[1], activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

然后，我们训练模型：

model.fit(X.reshape(X.shape[0], 1, X.shape[1]), Y, epochs=20, batch_size=64)

最后，我们可以使用模型进行预测：

text = 'This is a test text'
words = text.split()
vec = np.zeros(100)
for word in words:
    try:
        vec += model.wv[word]
    except KeyError:
        pass

prediction = model.predict(vec.reshape(1, 1, 100))

这就是一个简单的用Excel里的文本数据，基于Word2Vec，用LSTM神经网络进行文本分类的代码。