创建一个可用于分类文本数据的神经网络模型。
- 数据集：IMDB电影评论数据集（英文）。（可以通过keras.datasets中的API获取。）
- 要求模型可以判断评论是正面的还是负面的。
以下是一个简单的神经网络模型可以用于IMDB电影评论数据集分类：

```python
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import Adam

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()

# 每条评论最多包含的词数
max_words = 10000

# 将评论数据转换为one-hot编码表示，限制词数为10000
x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_words)
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_words)

# 创建模型
model = Sequential()
# 添加一个全连接层
model.add(Dense(128, input_shape=(max_words,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
# 添加一个输出层
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 预测结果
y_pred = model.predict(x_test)
```

该模型使用了一个全连接层和一个输出层，每条评论经过处理后转换为一个10000维向量，输入到全连接层中处理。全连接层使用ReLU作为激活函数，并添加了一个Dropout层以减小过拟合。输出层使用sigmoid激活函数，输出预测结果，表示评论的情感倾向（0表示负面评论，1表示正面评论）。

训练过程中使用二元交叉熵作为损失函数、Adam优化器进行优化，并记录了训练和验证集的准确度指标作为评估。最后通过在测试集上进行预测得到模型的性能。