在给定的文本数据集中训练一个情感分类模型，用于将文本分为积极、消极或中性情感。
一份包含标记文本和相应情感标签的数据集，示例如下：
   
   "这个电影真是太棒了！我强烈推荐给所有人。"，积极

   "这个餐馆很失望。服务很糟糕，食物也很难吃。"，消极
   
   "今天的天气还不错。"，中性
   
   数据集中包含1000个标记文本和相应情感标签。
可以使用文本分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等来训练情感分类模型。首先，将数据集进行分割，分为训练集和测试集；然后对训练集数据进行文本预处理，例如去除停用词、分词、词向量转换等；接下来针对处理后的文本数据，使用算法进行模型训练和调优；最后，通过测试集进行模型评估和选择最优模型，以便进行实时分类。