根据数据集中的输入和输出，为文本分类建立一个自然语言处理模型。
数据集包含1000个文本样本，每个样本包含文本和分类标签。
要建立一个文本分类的自然语言处理模型，可以按照以下步骤进行：

1. 提取文本特征：通过预处理技术，如分词、停用词过滤等，将文本转换为数字特征向量。

2. 选择模型类型：根据任务需求选择模型类型，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。

3. 划分训练集和测试集：将数据集划分为用于训练模型的训练集和用于评估模型性能的测试集。

4. 训练模型：使用训练集数据训练所选的模型。

5. 评估模型：使用测试集数据评估训练好的模型的性能。

6. 调整模型：根据评估结果，适当调整模型参数或选择不同的模型类型，直到获得较好的性能表现。

7. 预测新文本：使用训练好的模型对新文本进行分类预测。

特别地，在本题中针对1000个样本可采用交叉验证技术增强数据效用，即将数据集划分为多个（如k个）大小相同的子集，每次将其中一个子集作为测试集，其他子集作为训练集，进行重复实验并平均性能，从而提高模型的稳定性和准确性。