请构建一个文本分类模型，可以将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，并给出模型的准确率。
示例电子邮件文本，包括垃圾邮件和非垃圾邮件。
为了构建文本分类模型，您可以考虑以下步骤：

1. 数据预处理：收集电子邮件数据并标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。分割数据集为训练集和测试集。

2. 特征提取：将邮件文本转换为数值形式。常见的方法包括词袋模型、tf-idf和词嵌入。

3. 模型训练：尝试不同的模型和超参数，如朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、支持向量机等。

4. 模型评估：使用测试集评估模型的准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到应用程序中，可以使用API接口或者嵌入应用程序中。

模型的准确率取决于多种因素，包括数据质量、特征工程、模型选择和超参数调整等。一般来说，准确率应该在80%以上才能达到较好的效果。