为一组文本分类建立一个深度学习模型，并使用测试数据评估其准确性。


- 训练数据集
- 标签数据集
- 测试数据集
训练数据集（Training dataset）是用于训练模型的数据集，它包含特征集和标签集的组合，模型使用这些数据进行学习。

标签数据集（Label dataset）包含与训练数据集每个样本对应的标签，是模型的目标输出。

测试数据集（Test dataset）用于评估模型的性能，包含与训练数据集类似的数据样本，但模型没有使用这些数据进行训练。我们用测试数据集来评估模型在新数据上的准确性。