创建一个文本分类模型，能够将英文文本分为正面、负面、或中性情感。输入应包括用于训练模型的文本数据集和模型架构说明。


数据集: 一个包含正面、负面、和中性评价的英文文本数据集
模型架构说明: 使用卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 的混合模型，输入是词嵌入向量。
数据集: 包含正面、负面、中性评价的英文文本数据集。

模型架构说明: 使用卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 的混合模型，输入是词嵌入向量。可以采用以下结构：

1. 用嵌入层将输入的单词转换为词向量。
2. 使用卷积层进行特征提取，捕捉不同长度的单词组合。
3. 使用池化层将卷积层输出的结果进行降维，仅保留最重要的特征。
4. 将池化层的输出连接到递归神经网络 (RNN) 中，用于捕捉文本的语境信息。
5. 最后的输出层是一个具有三个节点的 softmax 层，用于分类正面、负面、和中性情感。

以上的模型架构可以使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来实现。在训练过程中，可以使用交叉熵作为损失函数，优化器可以选择 Adam 或 SGD，批量大小和学习率可以根据实际情况进行调整。