根据所提供的文本数据集，构建情感分析模型，并对给定的句子进行情感分析。情感分析结果应包括情感极性（正面、负面或中性）和相应的置信度。
<提供具有情感标签的文本数据集（例如：积极和消极>，待分析的句子：“这家餐厅的食物很好吃。”>
这个任务需要使用自然语言处理技术和机器学习算法来构建一个情感分析模型。构建模型的首要步骤是对提供的情感标签文本数据集进行预处理和特征提取。然后，根据提取的特征训练一个分类器来判断待分析句子的情感极性。模型输出的情感分析结果应该包括情感极性（例如：积极、中性或消极）和相应的置信度，表明模型对结果的预测准确度。对于给定的句子“这家餐厅的食物很好吃。”，模型预测结果可能是“积极”，并且置信度为 90%。