使用给定的数据集构建一个文本分类模型，并互动测试模型。
给定一个包含电影评论和标签（positive/negative）的数据集，该数据集包含10000条评论和标签。数据集按照8:2的比例进行训练和测试。
1. 使用机器学习算法或深度学习框架（如Scikit-learn，TensorFlow或PyTorch）来构建文本分类模型。可以使用一些预处理技术如分词、词干提取、停用词过滤等，以及相关特征提取方法如TF-IDF、Word2Vec等。
2. 将数据集按照8:2的比例进行训练和测试，即将8000条评论用于训练模型，2000条评论用于测试模型。根据模型性能，可以进一步进行调整和训练。
3. 互动测试模型，可以提供文本输入，然后输出该评论的预测情感标签（positive/negative）。可以使用GUI工具，Web应用程序或Jupyter笔记本等实现互动测试。