下面是一个简单的短文本分类的LSTM模型的Python代码示例，使用Keras库：
import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 假设我们有一些文本数据和对应的标签
texts = ['这是一条正面的评论',
         '这是一条负面的评论',
         '这是另一条正面的评论',
         '这是另一条负面的评论']

labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 表示正面，0 表示负面

# 设定词汇表大小和最大序列长度
vocab_size = 1000
max_sequence_length = 10

# 使用Tokenizer对文本进行处理
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 填充序列，使其具有相同的长度
data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# 将标签转换为numpy数组
labels = np.array(labels)

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 32, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=2)

# 使用模型进行预测
new_texts = ['这是一条非常好的评论', '这是一条很差的评论']
new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)
new_data = pad_sequences(new_sequences, maxlen=max_sequence_length)
predictions = model.predict(new_data)

for i, text in enumerate(new_texts):
    print(f'文本: {text}')
    print(f'预测结果: {"正面" if predictions[i][0] > 0.5 else "负面"}')
    print()

此示例中的文本和标签都是简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据和更复杂的文本处理步骤。
还可以根据具体任务和数据集调整模型的超参数和结构来提高性能。

如果不使用Keras库，可以使用TensorFlow来实现短文本的LSTM模型。以下是一个简单的短文本分类的LSTM模型的Python代码示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 假设我们有一些文本数据和对应的标签
texts = ['这是一条正面的评论',
         '这是一条负面的评论',
         '这是另一条正面的评论',
         '这是另一条负面的评论']

labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 表示正面，0 表示负面

# 设定词汇表大小和最大序列长度
vocab_size = 1000
max_sequence_length = 10

# 使用Tokenizer对文本进行处理
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 填充序列，使其具有相同的长度
data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# 将标签转换为numpy数组
labels = np.array(labels)

# 创建LSTM模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 32, input_length=max_sequence_length),
    tf.keras.layers.LSTM(64),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=2)

# 使用模型进行预测
new_texts = ['这是一条非常好的评论', '这是一条很差的评论']
new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)
new_data = pad_sequences(new_sequences, maxlen=max_sequence_length)
predictions = model.predict(new_data)

for i, text in enumerate(new_texts):
    print(f'文本: {text}')
    print(f'预测结果: {"正面" if predictions[i][0] > 0.5 else "负面"}')
    print()

这个示例与使用Keras库的实现相似，但只是在导入和部分语法上有所不同。在此例中，使用了TensorFlow中的Keras API来构建模型。通过这个简单的代码示例，可以实现一个基本的短文本LSTM模型，对文本进行分类预测。