给定一组文本数据和标签，训练一个能够对文本进行二分类的机器学习模型。
{
    "数据": [
        {"文本": "这是一条正面的评论", "标签": "正"},
        {"文本": "这是一条负面的评论", "标签": "负"},
        {"文本": "这是另一条正面的评论", "标签": "正"},
        {"文本": "这是一条中立的评论", "标签": "中"}
    ]
}
可以使用自然语言处理技术提取文本的特征，并将其作为输入训练一个二分类模型，如逻辑回归、支持向量机或神经网络。可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，并使用测试集评估模型的性能。可以使用交叉验证技术来选择最优的模型超参数。最终，可以利用训练好的模型对新的文本进行分类。