编写一个分类模型，能够将文本分为正面、负面和中性。
一组包含文本和相应标签的数据集。
您可以使用诸如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树或支持向量机等算法，并使用自然语言处理技术（如分词、词干提取、停用词过滤等）来进行特征工程和预处理。

建议使用交叉验证来评估模型的性能，并使用网格搜索或随机搜索来优化超参数。您还可以考虑使用深度学习技术，如循环神经网络或卷积神经网络，因为它们已在自然语言处理领域取得了良好的性能。

最后，选择一种性能最佳的模型，并使用测试集进行评估。