写一个用预处理后的excel文本数据，基于word2vec模型，用LSTM神经网络做文本分类的代码（注意类别用标签的形式表示）

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤来完成。我会尽力回答，但是可能需要一些时间。首先，我们需要准备一些数据。为了方便，我假设我们已经有了一个预处理后的excel文本数据，其中每一行表示一篇文章，每一列表示一个单词。最后一列是这篇文章的标签。我们需要将这些单词转化为向量。这可以使用word2vec模型来完成。以下是代码：

from gensim.models import Word2Vec
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 训练word2vec模型
model = Word2Vec(data.iloc[:, :-1].values.tolist(), size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 保存word2vec模型
model.save('word2vec.model')

接下来，我们需要使用LSTM神经网络来进行文本分类。以下是代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
import numpy as np

# 加载word2vec模型
model = Word2Vec.load('word2vec.model')

# 准备训练数据
train_data = []
train_labels = []
for i in range(len(data)):
    sentence = data.iloc[i, :-1].values.tolist()
    label = data.iloc[i, -1]
    vector = []
    for word in sentence:
        if word in model.wv.vocab:
            vector.append(model[word])
        else:
            vector.append(np.zeros(100))
    train_data.append(vector)
    train_labels.append(label)

# 将训练数据转化为numpy数组
train_data = np.array(train_data)
train_labels = np.array(train_labels)

# 创建LSTM神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=len(model.wv.vocab), output_dim=100, input_length=len(train_data[0])))
model.add(LSTM(units=256, activation='tanh'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=64, validation_split=0.2)

# 保存模型
model.save('lstm_model.h5')

以上代码将训练一个LSTM神经网络模型，用于文本分类。我们使用了一个Embedding层来将每个单词转化为一个向量，然后将这些向量输入到LSTM层中。最后，我们使用一个Dense层来生成分类结果。这个模型可以使用以下代码进行预测：

# 加载模型
from keras.models import load_model

model = load_model('lstm_model.h5')

# 准备测试数据
test_data = []
for sentence in test_sentences:
    vector = []
    for word in sentence:
        if word in model.wv.vocab:
            vector.append(model[word])
        else:
            vector.append(np.zeros(100))
    test_data.append(vector)

# 将测试数据转化为numpy数组
test_data = np.array(test_data)

# 进行预测
predictions = model.predict(test_data)

在这段代码中，我们首先加载了之前训练好的模型，然后准备了一些测试数据，将测试数据转化为numpy数组，最后使用模型进行预测。最终的结果是一个概率值，表示这篇文章属于某个类别的概率。