创建一个短文本分类器，该分类器可以将有关自行车的文本（如评论、博客帖子、产品评论等）分类为积极、消极或中性。
- 自行车评论：骑上自行车太酷了！我爱我的自行车，它给了我自由和新鲜感。 
- 自行车评论：自行车上的刹车真的不好用。我差点儿把自己撞到了。
- 自行车评论：我对我的自行车没什么感觉，它只是一个我每天通勤时使用的工具。
这个任务可以使用自然语言处理（NLP）技术来完成。以下是一些可能有助于构建短文本分类器的步骤：

1. 收集有关自行车的文本数据，包括积极、消极和中性的文本。
2. 分析文本数据以确定常见的单词和短语；使用这些信息来构建文本特征向量。
3. 根据已知的标记数据（如积极、消极和中性的标记）来训练机器学习算法（如朴素贝叶斯分类器或支持向量机）以识别文本的情感极性。
4. 使用训练好的算法对新的自行车文本进行分类。

例如，在上面的示例中，第一条评论可以被分类为积极，第二条评论可以被分类为消极，第三条评论可以被分类为中性。