根据以下输入的数据集构建一个文本分类模型，该模型可以将带有各个情绪标签的评论分类。

库中提供的数据集 // 示例：
Comment: "这个电影真的很不错" Label: Positive
Comment: "我对这个产品感到失望" Label: Negative
Comment: "这个餐厅的食物很美味" Label: Positive
Comment: "这个应用程序一直崩溃" Label: Negative
可以使用自然语言处理技术和机器学习算法来构建一个文本情感分类器。可以使用诸如词袋子模型、TF-IDF（词频 - 逆文档频率）向量化和朴素贝叶斯分类器等技术来构建该模型。首先，将文本数据标准化和清理，去除停用词和标点符号，并对文本进行词干提取和词形还原。然后将每条评论转换为其数字化的特征向量表示，并将其输入到机器学习分类器中。对于情感分类任务，可以使用二元分类器，如逻辑回归或支持向量机，或多类分类器，如决策树或随机森林。在训练模型之前，需要将数据集分为训练集和测试集，并使用交叉验证方法来评估模型性能并进行参数调整。最后，可以使用得到的模型对新的评论进行情感分类。