将词向量文件表示应用到简单的情感分类任务，并将词向量的性能进行评价的代码

好的，以下是一个使用预训练词向量进行情感分类的示例代码：

首先，我们需要下载预训练的词向量文件，例如GloVe或FastText。这里以GloVe为例，可以使用以下命令下载：

!wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip
!unzip glove.6B.zip

接下来，我们需要读取数据集并进行预处理。这里以IMDB电影评论数据集为例，可以使用以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

df_train = pd.read_csv('imdb_train.csv')
df_test = pd.read_csv('imdb_test.csv')

tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(df_train['review'])

X_train = tokenizer.texts_to_sequences(df_train['review'])
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(df_test['review'])

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
max_len = 200

X_train = pad_sequences(X_train, padding='post', maxlen=max_len)
X_test = pad_sequences(X_test, padding='post', maxlen=max_len)

y_train = df_train['sentiment'].values
y_test = df_test['sentiment'].values

接下来，我们需要读取预训练词向量并将其加载到一个嵌入层中。这里以GloVe为例，可以使用以下代码：

embedding_dict = {}
with open('glove.6B.100d.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        values = line.split()
        word = values[0]
        vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        embedding_dict[word] = vector

embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, 100))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    embedding_vector = embedding_dict.get(word)
    if embedding_vector is not None:
        embedding_matrix[i] = embedding_vector

现在，我们可以定义模型并使用预训练词向量进行初始化。这里以一个简单的循环神经网络（RNN）为例：

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

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=max_len, trainable=False))
model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

print(model.summary())

最后，我们可以使用训练集进行模型训练，并使用测试集进行性能评价：

model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=False)
print("Testing Accuracy:  {:.4f}".format(accuracy))

这里使用了一个简单的RNN模型，但是您可以根据自己的需求选择其他模型或添加更多的层。另外，请注意词向量的维度和文件名需要根据您下载的预训练词向量进行调整。