创建一个文本分类器，将输入的文本分为两类:正面或负面。


以下是两句话的示例:
- "我昨天看到了一部非常好的电影！"
- "今天的天气实在很糟糕，让人感到沮丧。"
这个任务需要更多的上下文和数据来构建一个有效的文本分类器。具体的步骤可能包括：

1. 收集大量的对话语料库（包括正面和负面的对话），让模型可以学习到数据集中的模式；
2. 对语料库进行预处理，如分词、去除停用词、进行词干提取等，以减少数据的噪声和无关信息；
3. 使用机器学习或深度学习算法来训练文本分类器，并利用交叉验证等技术优化模型的性能；
4. 对新的文本进行分类，评估模型的准确性和效率，并对模型进行改进和调优。