提供一个基于深度学习模型的自然语言处理（NLP）模型来分析文本情感。一个由1,000条电影评论组成的数据集，以及每个评论的标签（正面/负面）你需要将数据拆分成训练集和测试集，并建立一个能够预测评论情感的深度神经网络模型。
可以使用深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional，Neural，Network，CNN）或循环神经网络（Recurrent，Neural，Network，RNN）来分析文本情感。可以使用Python中的Tensorflow或Keras库来构建模型，并使用sklearn库来进行数据拆分和评价模型性能。可以将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。模型可以采用嵌入（embedding）方式来将词嵌入到向量空间中，然后进行卷积或循环神经网络的处理并输出预测结果。可以使用二元交叉熵（binary，crosentropy）作为损失函数，使用Adam优化器来训练模型。