写一个基于excel数据，用python的keras包，基于word2vec模型构建BP神经网络，进行文本多个类别分类的代码（注意：类别标签是用标签编码表示，文本已经处理好，不用分词了！）

好的，我会为您提供一个基于Excel数据，使用Python的Keras包，基于Word2Vec模型构建BP神经网络进行文本多个类别分类的代码。在这个例子中，我们将使用一个包含评论文本和标记的Excel文件。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.utils import to_categorical
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们可以使用pandas库读取Excel文件，将其转换为数据帧，并选择要使用的列。在本例中，我们将选择“评论”和“标记”列。

df = pd.read_excel('data.xlsx')
X = df['评论']
y = df['标记']

接下来，我们需要对标记进行编码，以便我们可以将其用作神经网络的输出。

le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)
y = to_categorical(y)

我们还需要将评论转换为Word2Vec向量。为此，我们将使用gensim库中的Word2Vec模型。我们首先需要将评论拆分为单独的单词。

corpus = [doc.split(" ") for doc in X]

然后，我们可以使用Word2Vec模型将每个单词转换为向量。在这个例子中，我们将使用一个向量大小为300的Word2Vec模型。

model = Word2Vec(corpus, size=300, min_count=1)

接下来，我们将使用Word2Vec模型将每个评论转换为一个向量，这是通过将每个单词的向量相加并除以单词数量来完成的。

X = []
for doc in corpus:
    vec = np.zeros(300)
    count = 0
    for word in doc:
        try:
            vec += model.wv[word]
            count += 1
        except:
            continue
    X.append(vec/count)
X = np.array(X)

接下来，我们将数据集拆分为训练和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

现在，我们可以创建一个简单的BP神经网络，并训练它。在这个例子中，我们将使用一个具有两个隐藏层的神经网络，每个隐藏层有128个神经元。我们还将在每个隐藏层使用dropout以减少过度拟合。

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=300, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(le.classes_), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能。

score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', score[1])

这就是基于Excel数据，使用Python的Keras包，基于Word2Vec模型构建BP神经网络进行文本多个类别分类的完整代码。