构建一个情感分类器，可以对文本进行积极/消极情感的分类。 
训练和测试数据集，每个数据点包括一段文本和对应的标签（积极/消极）。
为了构建情感分类器来对文本进行积极/消极情感分类，可以使用自然语言处理技术和机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机。需要对训练和测试数据集进行预处理，如分词，去除停用词，词形还原，提取特征等。标签可以使用二元分类，1表示积极情感，0表示消极情感。训练过程中，可以使用交叉验证技术来选择合适的模型和参数，并对测试数据集进行评估来检验分类器的准确性。