创建一个关键词分类器-基于一堆文本，为每个关键词创建分类器，将文本分类到相应的分类器中。


文本数据集和需要分类的关键词列表。
这个任务可以通过使用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法来完成。 

一种常见的方法是使用词袋模型（bag-of-words model），即将文本表示为单词的集合，然后使用朴素贝叶斯分类器或支持向量机（SVM）等算法进行分类。 

另外，也可以使用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），对文本进行分类。 

对于关键词分类器，可以使用类似的方法处理。首先，将要分类的文本中的关键词提取出来，然后使用相同的机器学习模型进行分类。 

一个完整的流程可能包括：数据预处理（如分词、去除停用词、词形还原等）、特征提取、模型训练和评估等步骤。