根据已有数据集训练一个自然语言处理的情感分析模型，该模型可以分析输入的文本并确定其情感极性，此外，该模型还应该能够处理否定词和上下文感知情感分析。
一个已经标注好情感极性的数据集。
可以使用深度学习模型，如基于Transformer的Transformer-XL、BERT等模型，在标注好的数据集上进行训练，以实现情感分析任务。除了常规的情感极性分析，模型还可以添加处理否定词和上下文感知的功能，例如使用注意力机制或添加新的任务损失函数。需要小心的是，要确保训练数据集和测试数据集的分布相似以避免过拟合。