TextBlob本身并不提供交叉驗證的功能，但可以通過結合其他庫，如scikit-learn來實現交叉驗證。

以下是一個簡單的例子，演示如何使用scikit-learn中的交叉驗證功能對文本數據進行交叉驗證：

from textblob import TextBlob
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 創建一個文本分類器pipeline，包括文本向量化和樸素貝葉斯分類器
pipeline = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())

# 加載文本數據和標簽
data = ["I love this movie", "This movie is terrible", "I hate this movie", "This movie is great"]
labels = [1, 0, 0, 1]

# 使用TextBlob將文本數據轉換為可用于訓練的格式
text_data = [TextBlob(text).raw for text in data]

# 使用交叉驗證評估分類器的性能
scores = cross_val_score(pipeline, text_data, labels, cv=3)
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average score:", scores.mean())

在這個例子中，我們首先創建了一個包含文本向量化和樸素貝葉斯分類器的pipeline。然后，我們加載了文本數據和相應的標簽，并使用TextBlob將文本數據轉換為適合訓練的格式。最后，我們使用cross_val_score函數對分類器進行交叉驗證，并輸出交叉驗證的評分結果。

通過結合TextBlob和scikit-learn，我們可以很方便地實現對文本數據的交叉驗證。