基于给定的文本数据，建立文本分类器。
[提供一组具有标记的文本数据]
建立文本分类器可以采用传统机器学习方法，如朴素贝叶斯分类器，支持向量机等算法，也可以使用深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等算法。在使用这些算法前，需要进行数据清洗、特征提取等预处理工作，目的是将文本数据转化为机器学习算法可以处理的格式，并提取出能够代表文本特征的信息。建立文本分类器的关键是找到合适的特征抽取方法和分类算法，以达到较高的分类准确率。