创建一个简单的自然语言处理机器学习模型，该模型能够预测输入文本的情感（正面、负面或中性）。
要创建一个预测情感的机器学习模型，可以使用以下步骤：

1. 数据收集： 收集有情感标签的数据集。

2. 数据预处理：对收集到的文本进行清洗和向量化处理。

3. 特征提取： 从向量化的文本数据提取情感相关的特征。

4. 模型训练： 使用分类算法（如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等）训练分类器。

5. 模型评估： 使用评价指标（如准确率、召回率、F1 score等）评估分类器的性能。

6. 部署应用： 将训练好的模型部署到应用中，进行情感预测。

这是一个基本的流程，但详细的实现需要更多细节和技巧。