请编写一个用于检测垃圾邮件的模型。请提供数据集、模型架构和评估方案。


垃圾邮件数据集，如Spam Assasin数据集。
数据集： 使用Spam Assasin数据集，包含了带有标签的5,572封电子邮件。

模型架构：可以采用基于深度学习的模型，如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)。输入层可以采用单词嵌入技术将文本转换为数值向量，然后使用多个卷积层或循环层对向量进行处理，最后使用全连接层输出分类结果。

评估方案：采用交叉验证的方式，将数据集拆分成训练集、验证集和测试集。使用准确率作为评估标准，同时可以使用混淆矩阵（confusion matrix）和 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic curve）等指标对模型进行进一步评估。