根据给定的一组文本样本，训练一个情感分类器，可以用于预测新的文本样本的情感分类（正面、负面或中性）。
- "这家餐厅的食物质量很好，服务也很友好。"
- "我在这家酒店住了两天，感觉客房很舒适，设施齐全。"
- "这本书写得很糟糕，故事极其无聊，完全不值得一读。"
- "这家电影院的影片质量很高，座位也非常舒适。"
可以使用自然语言处理技术，如词袋模型或者Word2Vec等，将每个文本样本转换成数字特征，然后使用机器学习模型，如朴素贝叶斯分类器或者支持向量机等，对每个文本样本进行情感分类（正面、负面或中性）。使用给定的样本数据和一些已标注的数据可以帮助训练情感分类器，最终达到识别和分类新的文本样本的目的。