基于文本数据训练一个情感分类模型，用于分类两个或多个情感类别。
一个包含正面和负面评论的数据集，其中每个评论都有相应的情感标签。
利用文本数据集训练情感分类模型，将正面和负面评论分为两个情感类别或多个，可以使用常见的文本分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM），或者更深层次的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。训练时需进行文本预处理（如分词、去除停用词、词向量化等），并采用合适的评估指标（如准确率、召回率、F1值等）衡量模型性能。