如何结合Flask和Word2Vec构建电影评论情感分析Web应用？请提供具体的实现步骤和代码样例。

针对电影评论情感分析这一实际应用场景，Flask和Word2Vec模型的结合能提供强大的文本挖掘能力。为了帮助你搭建起这个系统，以下是一些关键步骤和代码样例：

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)

首先，确保你已经安装了Python以及以下必要的库：
- Flask：用于构建web服务。
- gensim：用于训练和加载Word2Vec模型。
- numpy：进行数据操作。
- tensorflow或keras：构建深度学习模型。

实现步骤：
1. 数据准备：收集并清洗电影评论数据，去除无用的标点符号、数字和停用词等。
2. Word2Vec模型训练：利用gensim库训练Word2Vec模型，或者加载一个预训练好的模型。
3. 文本向量化：将清洗后的评论转换为Word2Vec向量。
4. 构建情感分类模型：使用深度学习框架（如tensorflow或keras）构建一个分类模型，比如LSTM。
5. 模型训练：使用向量化后的评论和标签训练情感分类模型。
6. Flask Web应用部署：使用Flask创建一个简单的Web界面，将模型部署并提供服务。

示例代码：

    from flask import Flask, request, render_template
    from keras.models import load_model
    from gensim.models import Word2Vec
    import numpy as np

    app = Flask(__name__)
    
    # 加载训练好的Word2Vec模型
    model = Word2Vec.load('word2vec.model')
    model.wv.init_sims(replace=True)
    
    # 加载深度学习情感分类模型
   情感分类模型 = load_model('sentiment_model.h5')
    
    @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
    def index():
        if request.method == 'POST':
            review = request.form['review']
            review_vector = convert_text_to_vector(review, model)  # 自定义函数将文本转换为向量
            prediction = 情感分类模型.predict(review_vector)
            sentiment = '正面' if prediction > 0.5 else '负面'
            return render_template('result.html', sentiment=sentiment)
        return render_template('index.html')
    
    def convert_text_to_vector(text, model):
        words = text.split()
        word_vectors = np.array([model.wv[word] for word in words if word in model.wv.index_to_key])
        return word_vectors
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)

注意，你需要提前训练好Word2Vec模型和深度学习模型，并将它们保存。在convert_text_to_vector函数中，将评论转换为Word2Vec向量后，你可能还需要进一步处理这些向量以符合你的深度学习模型的输入要求。

在实际部署时，还需要考虑数据安全性、模型性能优化和服务器部署等更多实际因素。对于这些高级主题，你可以参考《Python深度学习驱动的电影评论情感分析系统》来获取更深入的指导和细节。这本书详细介绍了如何设计和实现一个完整的情感分析系统，将帮助你更好地理解整个系统的构建过程，并为你提供一个更全面的学习路径。

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)