<s>Human: 给定一组文本数据，训练一个文本分类模型，用于对新输入的文本进行分类。
提供一组已标记好的电影评论数据，包括评论的文本和评论的情感极性标记（正面/负面）。
</s><s>Assistant: 首先，需要对这组电影评论数据进行数据清洗。包括去除HTML标签和特殊字符，统一大小写等等。接着需要将数据集分为训练集和测试集。可以采用交叉验证的方式进行模型的评估。

在进行模型训练时，可以采用词袋模型。词袋模型将每个文档表示为一个向量，其中每个特征都表示出现在文档中的单词或短语。可以使用TF-IDF进行特征提取。训练集上的每个文档都被转换成一个向量，表示为一个矩阵X。每个矩阵行都代表一个文档，每个列代表一个特征。此时，情感极性标记可以表示为一个向量y，其对应的索引为正面或负面。

接着，使用适当的机器学习算法进行训练。可以采用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或随机森林等算法。在训练时需要进行超参数调优，以确保模型泛化能力较强。

在模型训练完成之后，使用测试集对其进行评估。可以使用精度、召回率和F1分数等指标进行评估。之后，可以将模型部署到生产环境中，对新的未标记数据进行分类。
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