根据以下数据集创建一个分类模型：包含200个文本评论和它们所属的电影类型（戏剧、喜剧、恐怖等）。
200个文本评论和它们所属的电影类型。
可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）或逻辑回归，构建分类模型。首先需要将文本评论转换为数字向量表示，可以使用词袋模型（bag-of-words）将文本转换成向量。然后将数据集分为训练集和测试集，训练分类器并使用测试集对其进行评估。调整模型超参数以提高其性能。最后，使用该模型对未知类型的评论进行分类。