给出一个简单的NLP任务，使用文本分类来对句子进行情感分析。使用给定的数据集进行训练和评估，并报告准确度和F1分数。


训练集和测试集的文本和标签。
这个NLP任务是对句子进行情感分析的文本分类。使用给定的数据集进行训练和评估，最终报告准确度和F1分数。

需要用到的数据集包括训练集和测试集，以及其对应的文本和标签。文本是指待评估的句子，标签是指该句子的情感类别。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。

在实现时，可以使用基于深度学习的文本分类算法，例如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及支持向量机（SVM）等。其训练过程可采用反向传播算法，使用梯度下降来最小化损失函数。

最终报告的准确度和F1分数是衡量模型性能的重要指标。准确度是指模型预测结果与实际结果相符合的比例；F1分数是准确率和召回率的加权平均值。可以使用sklearn库中的metrics包来计算准确度和F1分数。