基于提供的数据集，训练一个能够进行文本分类的模型，并使用该模型对给定的文本进行分类。（注意：需要提供一个可用于模型训练的数据集）
数据集包含5000个电影评论。每个评论为一个字符串，同时提供对应的标签，分为正面评价或负面评价。
数据集：包含5000个电影评论，每个评论为一个字符串，同时提供对应的标签，分为正面评价或负面评价。

思路：使用自然语言处理技术，将文本进行特征提取和转换，然后使用监督学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等）进行训练，得到一个文本分类模型。拿到新的文本，可以使用该模型对其进行分类。

代码实现的流程：

1. 加载数据集和预处理数据集
2. 提取文本的特征，比如使用TF-IDF算法
3. 将特征转换成向量形式，并分为训练集和测试集
4. 使用监督学习算法训练模型，比如朴素贝叶斯
5. 评估模型性能，比如计算准确率、召回率、F1值等
6. 将模型用于对新的文本进行分类。

贝叶斯模型的代码实现见以下 Python 代码样例： 

```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 数据加载
data = pd.read_csv('movie_reviews.csv')

# 分离特征和标签
X = data['review']
Y = data['label']

# 构建向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)

# 特征转向量
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 分离训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估性能
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1 score:', f1_score(y_test, y_pred))

# 使用模型对新文本进行分类
new_text = ['This movie is great']
new_text_vector = vectorizer.transform(new_text)
new_text_pred = clf.predict(new_text_vector)
print(new_text_pred)
```

其中，上述代码的数据集为 "movie_reviews.csv" 文件，可以根据实际情况进行修改。执行上述代码，可以得到在测试集上的性能指标和对新的文本进行分类的结果。