请编写一个文本分类模型，该模型可以将新闻文章归类为不同的类别。

包含新闻文章的数据集。
为了编写一个文本分类模型，我们可以选择使用自然语言处理和机器学习算法来对新闻文章进行处理和分类。以下是一些可能的步骤：

1. 数据预处理：对数据集进行清理、分词、去除停用词等操作。

2. 特征工程：根据数据集的特点，通过词频统计、TF-IDF 等方法构建特征向量。

3. 模型选择和训练：可以选择基于统计模型的方法如朴素贝叶斯、决策树等，或者基于深度学习的方法如卷积神经网络、循环神经网络等进行模型训练。

4. 模型测试和评估：使用测试数据集对模型进行评估，比较模型的准确率、召回率和 F1 值等指标。

5. 模型应用：将模型应用于新的新闻文章数据集中，对其进行分类。

需要注意的是，在进行模型训练时，应该对数据集进行训练集和测试集的划分，以避免模型过拟合。同时，针对不同类别的新闻文章进行分类时，可能需要对模型进行微调或调整，以提高其分类准确率。