写一个用excel里的文本数据，基于word2vec，用RNN神经网络进行文本分类的代码

好的，以下是一个基于Excel里的文本数据，使用Word2Vec和RNN神经网络进行文本分类的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Bidirectional

# 读取Excel文件，获取文本数据和标签
df = pd.read_excel('data.xlsx')
texts = df['text'].values
labels = df['label'].values

# 训练Word2Vec模型
sentences = [text.lower().split() for text in texts]
model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=1)

# 将文本转换为Word2Vec向量
X = []
for sentence in sentences:
    sentence_vec = []
    for word in sentence:
        if word in model.wv.vocab:
            sentence_vec.append(model.wv[word])
    X.append(sentence_vec)

# 对文本进行填充，使其长度一致
max_length = max([len(x) for x in X])
X = np.array([np.pad(x, ((0, max_length-len(x)), (0, 0)), 'constant') for x in X])

# 将标签编码为数字
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(labels)

# 构建RNN神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(model.wv.vocab), 100, input_length=max_length))
model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 进行预测
test_text = 'This is a test'
test_vec = []
for word in test_text.lower().split():
    if word in model.wv.vocab:
        test_vec.append(model.wv[word])
test_vec = np.pad(test_vec, ((0, max_length-len(test_vec)), (0, 0)), 'constant')
test_vec = np.array([test_vec])
prediction = model.predict_classes(test_vec)
print(le.inverse_transform(prediction))

需要注意的是，这里使用了pandas库来读取Excel文件，需要确保已经安装了该库。另外，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。