根据给定的文本数据集训练一个自然语言处理模型，并使用该模型从另一个文本数据集中预测分类标签。
训练数据集包括1000条电子邮件和与每封邮件对应的“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”标签。预测数据集包括500封电子邮件，您需要使用训练数据集训练模型，并从这些电子邮件中预测出“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”标签。
您可以使用文本分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来训练您的模型。使用训练数据集训练模型后，您可以使用该模型来预测预测数据集中电子邮件的分类标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）。 预测的准确率取决于您采用的文本分类算法和数据集的特征。