根据给定的数据集进行文本分类，并提供模型准确性度量。
一个包含已经分类和标记的文本数据集，例如电影评论数据集。
可以使用各种机器学习算法（例如朴素贝叶斯、支持向量机等）或深度学习算法（例如卷积神经网络、循环神经网络等）对文本进行分类。
在完成建模后，可以使用准确性度量来评估模型的性能。例如，可以使用精度（正确分类的样本数量除以总体样本数量）、召回率（正类样本被正确分类的比例）和F1分数（精度和召回率的调和平均值）等指标评估模型的表现。