在给定的文本数据集上，使用深度学习模型进行情感分类，并在测试集上计算准确性。



训练集和测试集的文本数据集，数据集应包含至少1000个标注的实例。
使用深度学习模型对文本数据集进行情感分类，可以采用诸如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等常见的深度学习架构。在训练集上进行训练，并调节合适的超参数以优化模型。

在测试集上进行评估时，可以计算模型的准确性作为性能度量。准确性可以通过将模型正确分类的实例数除以总实例数来计算。要确保数据集不仅仅是包含足够的数据，还应该具有足够的代表性，以便有效评估模型的性能。