生成一个基于指定数据集的情感分析模型，并使用此模型预测一组给定文本的情感极性(正面、负面或中性)。


数据集: IMDB电影评论数据集
文本样本:
- 这部电影真是太棒了，我强烈推荐给每个人！
- 糟糕的演出和导演，浪费了我的时间。
- 这部电影有些令人讨厌的角色，但整体上很有趣和令人满意。
需要进行以下步骤来生成和使用情感分析模型：

1. 收集和准备数据集：下载IMDB电影评论数据集并进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等。

2. 特征工程：将文本数据转换为机器学习模型可用的数值特征，例如使用TF-IDF或词嵌入模型。

3. 训练模型：选择适当的算法，例如朴素贝叶斯或支持向量机，并使用准备好的数据集进行训练。

4. 预测情感极性：使用所训练的模型预测给定文本的情感极性。例如，对于给定的文本样本，模型可能输出“积极”、“消极”或“中性”的标签。

需要指出的是，生成和使用情感分析模型需要深入的自然语言处理和机器学习技能。