根据提供的数据，训练一个文本分类器，将每个文本分类为正面、负面或中性。
- 训练数据集，包含已标记的若干文本及其对应的情感类别（正面、负面或中性）
- 测试数据集，包含未标记的若干文本，需要对其进行情感分类
- 文本分类器需要使用机器学习/深度学习算法
根据提供的数据训练文本分类器，可以使用机器学习/深度学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。可以通过将训练数据集分词、特征提取和特征转换等步骤进行预处理，然后使用具有损失函数和优化器的算法对分类器进行训练。使用训练好的分类器对测试数据集进行预测，然后评估分类器的准确性和性能。