请根据所提供的数据集，训练一个文本分类模型以将文本分类为正面或负面。

所提供的数据集包含1000条电影评论和各自的标签，标签为正面或负面。
使用所提供的数据集进行文本分类任务，可以考虑使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），训练一个二分类模型，将文本分类为正面或负面。

在模型训练之前，需要进行数据预处理，包括文本的清洗、分词、构建词汇表等。可以使用Python编程语言及其相关库（如NLTK、spaCy）进行相关处理。

在模型训练过程中，可以考虑使用交叉熵损失函数、Adam优化器等，通过监测训练集和验证集的准确率等指标，选择模型最佳的超参数组合。

最后，可以利用测试集对训练好的文本分类模型进行评估。