如何使用Flask框架和Word2Vec模型搭建一个简单的电影评论情感分析系统？请提供基本的实现流程和代码示例。

搭建一个电影评论情感分析系统需要理解自然语言处理和深度学习的基础知识。首先，我们利用Flask框架来创建Web应用的用户界面，用户可以通过这个界面提交电影评论。然后，使用Word2Vec模型将文本数据转换成数值形式，以便深度学习模型可以处理。以下是搭建这样一个系统的步骤：

参考资源链接：[Python深度学习驱动的电影评论情感分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/pmojjwuj2e?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 准备环境：确保安装了Python、Flask和深度学习相关的库（如TensorFlow或PyTorch）以及gensim库用于加载和训练Word2Vec模型。
2. 数据预处理：获取电影评论数据集，进行清洗，包括去除停用词、标点符号、数字等。
3. Word2Vec模型训练：使用清洗后的数据训练Word2Vec模型，将单词转换为向量表示。
4. 情感分析模型构建：使用深度学习框架构建情感分析模型，如使用LSTM或GRU网络层。
5. 模型训练与验证：使用标注好的训练数据训练模型，并验证模型的准确性。
6. Flask后端搭建：编写Flask应用逻辑，将用户提交的评论通过后端API传递给模型，并返回情感分析结果。
7. 前端展示：设计前端页面，使得用户能够输入评论，并展示模型分析后的结果。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用Flask框架接收文本，并返回一个简单的文本处理结果：

from flask import Flask, request, jsonify
import gensim
from gensim.models import Word2Vec

app = Flask(__name__)

# 加载预训练的Word2Vec模型
word2vec_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_word2vec.bin.gz', binary=True)

@app.route('/sentiment_analysis', methods=['POST'])
def sentiment_analysis():
    data = request.json
    review = data['review']
    # 文本向量化（示例代码，实际应用中需要更复杂的处理）
    review_vector = [word2vec_model[word] for word in review.split() if word in word2vec_model]
    # 这里我们简化处理，直接返回向量化的文本
    return jsonify({'review_vector': review_vector})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在实际项目中，你需要编写更详细的代码来处理文本、训练深度学习模型，并在Flask后端集成这些处理逻辑。由于篇幅限制，这里只提供了一个大致的框架。对于深度学习模型的构建和训练，请参阅《Python深度学习驱动的电影评论情感分析系统》一书，它将为你提供一个完整的实现指南和项目实战经验。

参考资源链接：[Python深度学习驱动的电影评论情感分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/pmojjwuj2e?spm=1055.2569.3001.10343)