给定一个用于分类的数据集，训练一个文本分类模型。
一个包含已标注文本和其对应类别的数据集。
可以使用机器学习或深度学习技术来训练一个文本分类模型。常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、卷积神经网络等。需要对文本数据进行预处理，如文本清洗、分词、词向量表示等。可以使用常见的Python库进行实现，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。在训练过程中需要对模型进行验证、调参等操作，以提高模型的性能。