根据给出的样本数据，训练一个情感分析模型，该模型可以根据输入的文字判断它表达的情感类型。
1. “我对这家餐厅感到非常失望，服务很差，食物质量也不好。”（负面情感）
2. “这部电影非常有趣，情节紧凑，演员们的表演也很出色。”（正面情感）
3. “这个产品太贵了，而且性能也不够好。”（负面情感）
4. “我在这个酒店住宿非常舒适，员工们的服务也非常出色。”（正面情感）
可以使用自然语言处理技术和机器学习算法来训练情感分析模型。常见的方法包括构建语料库、提取文本特征、选择合适的算法等。可以使用贝叶斯分类、支持向量机（SVM）、神经网络等算法构建情感分类器。根据给出的样本数据，可以提取其中的关键词和情感词，并进行特征选择和数据清洗，以训练出一个准确的情感分析模型。