创建一个分类模型来区分文本中的“积极”和“消极”情绪。


下面是2000篇文章的样本数据集，每篇文章被标记为“positive”或“negative”。
文章：
“我真的很喜欢这款产品，它很容易使用，功能非常强大！”- positive
“这个产品太难用了，我浪费了很多时间在上面，非常失望。”- negative
(还有更多文章示例，请在此处添加）
你可以使用一些在自然语言处理中常用的技术和算法来创建一个分类模型来区分文本中的“积极”和“消极”情绪。常见的方法包括文本预处理、特征提取、算法选择和模型评估。一些常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树分类器。基于提供的样本数据集，你可以使用监督学习的方法来训练你的模型，并使用测试集进行评估。