根据给定的数据集，建立一个能够分类语义相似度的模型。输入数据集应该包含一些示例及其相应的标签，输出应该是相应的语义相似度分类器。
"数据集包含若干分文本，分为以下类别：非常相似，相似，一般，不相似，非常不相似。以下是一些标识符的示例：
文本1：我喜欢足球
文本2：我喜欢篮球
标签：一般"
该项目需要使用自然语言处理技术和机器学习算法，建立一个能够分类语义相似度的模型。输入数据集应包含各种文本样本及其相应的标签，输出是相应的语义相似度分类器，可以使用深度学习中的神经网络算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），或者使用传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）或朴素贝叶斯分类器进行模型训练，以达到对未知文本进行相似度分类的目的。