创建一个简单的文本分类器，用于将文本分类为"积极"或"消极"。使用以下示例数据进行模型训练和测试：


训练集:
- "这家餐厅的食物很好吃，服务也很好。"
- "我非常满意这个产品的质量。"
- "我等了30分钟，服务员还是没有来。这太糟糕了。"
测试集:
- "我爱这个餐厅！"
- "这个产品有点失望。"
可以使用朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）来创建一个简单的文本分类器。将训练集中的文本进行分词，计算每个词出现在积极或消极文本中的概率，并使用贝叶斯公式对新文本进行分类。对于给定的测试集，将其分词，并使用经过训练的分类器进行分类，输出结果为积极或消极。