在文本分类任务中，划分训练集和测试集是非常重要的，其目的是为了评估模型在未见过的数据上的性能。以下是一些常见的划分方法：

  1. 随机划分：简单而常用的划分方法是随机将数据集划分为训练集和测试集。可以通过设定一个固定的比例或者指定测试集的样本数量来进行划分。

  2. 时间划分：如果你的数据是按时间顺序组织的（如新闻文章、推文等），可以选择按时间划分。训练集包含早期的数据，而测试集包含较新的数据。这种划分方法更贴近实际应用场景，可以模拟模型在未来预测的能力。

  3. 分层划分：如果数据集中包含多个类别，并且每个类别的样本数量不一致，可以采用分层划分。这样可以确保训练集和测试集中的每个类别的比例与原始数据集相似。常见的做法是按照类别分别划分训练集和测试集，然后将两个数据集合并。

  无论采用何种划分方法，都要保证训练集和测试集之间是独立的，即测试集中的样本在训练集中没有出现过。这样可以避免模型过拟合训练集，而无法泛化到新的数据。

  另外，还可以采用交叉验证的方法来进一步评估模型性能。在交叉验证中，将训练集划分为K个子集，然后逐个子集作为验证集，其余子集作为训练集，最后对K个结果求平均。这样可以更充分地利用数据，并得到更可靠的评估结果。

  需要注意的是，划分训练集和测试集时要尽量保持数据的分布一致性，即训练集和测试集中的样本应该来自于相同的数据分布。此外，还应该关注样本的均衡性，尽量避免训练集或测试集中任一类别的样本数量过少或过多。