用python写出英文电影评论情感分类中用Word2Vec方法将符号化的单词转变成数字，供计算机能够处理的代码。

好的，以下是一个示例代码，使用gensim库进行Word2Vec训练并将符号化的单词转换为数字：

from gensim.models import Word2Vec

# 假设我们有一个符号化的电影评论数据集，每个评论都是一个列表，其中每个元素是一个单词的字符串
data = [["this", "movie", "is", "great"],
        ["the", "plot", "is", "boring", "but", "the", "acting", "is", "excellent"],
        ["i", "didn't", "like", "this", "movie", "at", "all"]]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(data, size=100, window=5, min_count=1)

# 将每个单词转换为数字向量
numeric_data = []
for comment in data:
    numeric_comment = []
    for word in comment:
        numeric_comment.append(model.wv[word])
    numeric_data.append(numeric_comment)

# 打印输出结果
print(numeric_data)

在这个示例代码中，我们使用了gensim库中的Word2Vec模块来训练Word2Vec模型。我们将符号化的电影评论数据作为输入数据，并指定了向量的维度为100，窗口大小为5，最小单词计数为1。训练完成后，我们使用训练好的模型将每个单词转换为数字向量，并将每个评论存储为一个数字向量列表。