在给定的文本数据集上训练一个语言模型。
给定一个文本数据集，包含100个电子邮件和200个社交媒体消息。这些消息涵盖了各种主题，包括工作、生活和娱乐。
可以使用神经网络或传统的统计方法来训练语言模型。对于这个数据集，可以使用基于深度学习的语言模型，如循环神经网络或Transformer模型，来学习电子邮件和社交媒体消息之间的关系，并生成新的文本。在训练模型之前，需要对数据进行清洗和预处理，以便适应模型的输入。