使用给定的数据集，训练一个文本分类模型，以对新的文本进行分类。
- 训练集: 
    - 标签: 科技新闻 预测体育比赛 股票新闻
    - 文本: 
        - "昨天，苹果公司宣布发布一款新的智能手机。"
        - "曼彻斯特联队预计将在周末的比赛中获胜。"
        - "据华尔街日报报道，苹果股票在今天上午交易中暴跌2%。"
- 测试集:
    - 文本: 
        - "国家队本周末将前往新加坡参加跳水比赛。"
该文本分类模型可以使用机器学习算法（例如朴素贝叶斯分类器）或深度学习算法（例如卷积神经网络或循环神经网络）来训练。数据集中的标签需要转化成数字标签或one-hot向量。对于测试集中的文本，需要先进行与训练集相同的预处理和向量化，然后输入模型进行分类预测。