为一组具有不同性质的文本数据集创建一个深度学习情感分析模型。
一个至少包含100个文本数据集的子集，这些数据集可以是电影评论、新闻文章或社交媒体帖子等。
建立深度学习情感分析模型的步骤如下：

1. 准备数据集：选择100个不同性质的文本数据集子集，并将它们拆分为训练、验证和测试集。

2. 文本预处理：对数据集进行文本清洗、分词、停用词处理、词干提取和词向量表示等处理。

3. 搭建模型：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM），设计模型架构。

4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行评估和调整模型超参数。

5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型性能。

6. 模型应用：将模型部署到实际应用场景中，并对新数据进行情感分析预测。