给定一个分类任务，训练一个用于分类任务的文本分类模型。
分类任务: 将文本分为积极和消极两类。
训练数据: 10000条积极文本，10000条消极文本。
测试数据: 5000条积极文本，5000条消极文本。
建议使用一个基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM），使用训练数据进行训练，然后使用测试数据进行评估。在模型训练之前，可能需要对文本进行清洗和标记化，并使用词嵌入技术将文本转换为向量表示。在模型训练期间，建议使用交叉熵损失函数和SGD优化器。最终的模型应该能够对新的文本进行准确的分类。