<s>Human: 根据给定的数据，创建一个预测性文本分类模型。模型应该能够根据输入的文本分类、标记和预测文本的类别。
大量已标记的文本数据（至少500个样本）
</s><s>Assistant: 已经提供用于训练和测试模型。以下是一个可能的实现步骤：

1. 准备数据：将已标记的文本数据读入内存，并分为训练集和测试集。可以使用 Python 的 Pandas 库来处理数据。

2. 特征选择：将文本数据转换为特征向量，需要选择一种或多种文本特征表示方法，如词袋模型、TFIDF、词向量等。可以使用 Scikit-learn 库的 CountVectorizer、TfidfVectorizer、Word2Vec 等来进行特征提取。

3. 模型选择：选择一个合适的机器学习算法或深度学习网络来建立文本分类模型。常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等。深度学习网络可以使用卷积神经网络、循环神经网络、转换器等模型。可以使用 Scikit-learn、Keras、PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架来实现这些模型。

4. 训练模型：将训练集的特征向量和标签输入到模型中，训练模型参数。可以使用 Scikit-learn 或深度学习框架提供的训练函数，进行批量训练或迭代训练。

5. 模型评估：将测试集的特征向量输入到模型中，对模型的分类准确率进行评估。可以使用 Scikit-learn 或深度学习框架提供的评估函数，计算准确率、召回率、F1 值等指标。

6. 模型应用：使用训练好的模型对输入的未知文本进行分类预测。可以加载已训练好的模型参数，对输入文本进行特征提取，并输入到模型中进行预测。

7. 模型优化：根据评估结果，对模型进行调优，可以尝试使用不同的特征表示、机器学习算法或深度学习网络，调整超参数等，提高模型的分类准确率。
</s>