创建一个简单的自然语言处理模型，根据输入的文本分类为正面、中性或负面情感。输出情感分类结果。
```Python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import svm
import pandas as pd

training_data = pd.DataFrame({
    'text': ['这个电影非常好看，我非常喜欢它',
             '这个产品的质量令人失望，我不会推荐它',
             '这个酒店的服务很好，房间很舒适'
            ],
    'sentiment': ['正面', '负面', '正面']
})

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
train_vectors = tfidf_vectorizer.fit_transform(training_data['text'])

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_vectors, training_data['sentiment'])

test_data = ['这本书很一般']

test_vectors = tfidf_vectorizer.transform(test_data)
sentiment = clf.predict(test_vectors)

print(sentiment[0])
```
这是一个简单的自然语言处理模型，使用支持向量机（SVM）分类器和TF-IDF向量化器来对输入的文本进行情感分类，并输出分类结果。