根据所提供的分类文本，训练一个文本分类模型并使用模型对新文本进行分类。



训练数据集：“train.csv”，包括以下属性：

- id: 文本ID
- text: 文本内容
- label: 标签，可选的值包括"positive"、"negative"和"neutral"。

测试数据集：“test.csv”，包括以下属性：

- id: 文本ID
- text: 文本内容
可以使用自然语言处理（NLP）技术，如词向量表示和深度学习模型，对训练数据集进行处理和训练，然后使用模型对测试数据集进行分类预测。建议使用Python和相关的NLP库和框架，如NLTK、SpaCy、TensorFlow和PyTorch。