根据给定的数据集，生成一个文本分类模型。
数据集：IMDb电影评论
- 一万条电影评论，其中一半为正面评论，一半为负面评论。
- 格式：每个评论都是一条UTF-8编码文本，每行一个样本。
可以使用深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）来创建一个文本分类模型，首先将文本进行预处理（例如分词，停用词去除等），然后将其转换为数值特征。 接下来可以使用卷积神经网络，循环神经网络或Transformer等模型架构进行训练，并使用交叉验证等技术进行模型优化和评估。最后使用训练好的模型对测试集进行预测，以评估模型的性能和有效性。