NLTK语料库电影评论数据集movie_reviews的电影评论有“正面”和“负面”两种。使用电影评论数据集数据进行文本识别。选择一部分样本作为训练集，另一部分样本作为测试集。从数据中选取出现频率较高的词汇作为特征，训练分类器模型并用测试集数据测试识别效果。

好的，这是一个很好的文本分类任务，可以使用Python中的NLTK库和sklearn库来完成。下面是一个基本的代码框架，你可以根据需要进行修改和优化。

首先，我们需要从NLTK库中导入电影评论数据集movie_reviews。

import nltk
nltk.download('movie_reviews')
from nltk.corpus import movie_reviews

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。可以采用随机划分的方法，将数据集的70%作为训练集，剩下的30%作为测试集。

import random

documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

random.shuffle(documents)

split = int(len(documents) * 0.7)
train_documents = documents[:split]
test_documents = documents[split:]

然后，我们需要从训练集中提取特征。可以使用NLTK库中的 `FreqDist()` 方法来计算词汇出现频率，并选取出现频率较高的词汇作为特征。

all_words = []
for w in movie_reviews.words():
    all_words.append(w.lower())

all_words = nltk.FreqDist(all_words)
word_features = list(all_words.keys())[:3000]

def document_features(document):
    document_words = set(document)
    features = {}
    for word in word_features:
        features[word] = (word in document_words)
    return features

train_set = [(document_features(d), c) for (d,c) in train_documents]
test_set = [(document_features(d), c) for (d,c) in test_documents]

接着，我们可以使用sklearn库中的 `MultinomialNB()` 方法来训练分类器模型，并使用测试集数据测试识别效果。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

classifier = MultinomialNB().fit(train_set, train_labels)
accuracy = nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)

以上是一个基本的代码框架，你可以根据需要进行修改和优化。需要注意的是，文本分类任务是一个相对复杂的问题，需要针对具体场景和数据进行分析和调整。