使用给定的电影评论语料库，创建一个文本分类模型，该模型可以根据电影评论的文本将其分类为正面或负面评价。
数据集包含1000个正面评价和1000个负面评价的电影评论文本，贴在网站上。
可以使用机器学习中的自然语言处理（NLP）技术来训练文本分类模型。以下是一些步骤和方法：

1. 数据探索和清理：对给定的电影评论语料库进行探索，了解数据集的属性和特征，并进行必要的数据清理和处理。

2. 特征工程：将文本评论转换为数值特征，如词频、TF-IDF等等。

3. 模型选择：选择适当的文本分类算法，如朴素贝叶斯、SVM、深度学习等算法。

4. 模型训练：使用训练数据集来训练分类器，并对其进行调整和优化。

5. 模型评估：使用测试数据集来评估分类器的准确性和性能。

6. 模型应用：将训练好的分类器应用到新的电影评论文本中，以进行预测和分类。

需要注意的是，这些步骤应该在一个合适的开发环境中进行，例如Jupyter notebook或者Python IDE等等，并且需要相应的NLP和机器学习库的支持，例如：scikit-learn、numpy、pandas、nltk等等。