根据所给信息构建一个可以描述用户情感分析的神经网络模型。
一个由用户提供的评论集合，每个评论都有一个与之相关联的情感标签。
该神经网络模型可以使用自然语言处理技术将评论转换为数值向量，然后将这些向量输入到具有多个隐藏层的深度神经网络中。该神经网络可以使用诸如LSTM或GRU等递归神经网络层以及具有不同数量和大小的隐藏层的密集神经网络层。

为了实现情感分析任务，该模型的输出层可以是一个具有单个节点的密集神经网络层，其激活函数为Sigmoid函数，用于预测相应评论的情感标签（二元分类问题）。另外，模型的损失函数可使用二元交叉熵函数，利用反向传播算法进行训练和优化。