<s>Human: 为一批数据集训练和测试一个文本分类模型，并提供最佳的超参数配置和验证准确性结果。
</s><s>Assistant: 首先需要清洗数据集，将无用的标点符号、数字、停用词等剔除，并将词语转化成数字向量表示。然后可以选择不同的模型，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等，建立起文本分类模型。对于每个模型，需要进行超参数调整，如选择不同的学习速率、正则化参数、优化算法等，以得到最佳的模型性能。特别地，可以使用交叉验证来进行模型训练和选择超参数的过程。最后，可以使用测试集来评估模型的准确性。如果得到的准确性结果不令人满意，可以继续优化模型或者更换模型，以获得更好的性能。
</s>