创建一个能够将给定文本分类的模型。
训练集：10000条电影评论，标记为正面或负面
测试集：5000条电影评论
可以使用自然语言处理技术和机器学习算法来创建一个能够将给定文本分类为正面或者负面情感的模型。一种常用的方法是使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）模型，将词嵌入（word embeddings）和文本序列作为输入，输出二分类结果。首先，需要对训练集进行预处理，例如分词、去除停用词、词形还原或者词干提取等，然后将数据集划分为训练集和验证集，调整模型超参数和优化器，对模型进行训练和评估。最后使用测试集对模型进行测试和评估性能。