请创建一个有关电影评级的文本分类器，根据剧情概述将电影分为适合所有观众、限制级或成人级别。
 
电影剧情概述，例如：一位年轻的骑手加入了赛车比赛，面临着来自自己的过去和强大的对手的挑战。
要创建一个关于电影评级的文本分类器，需要进行以下步骤：
1. 收集足够的电影剧情概述数据，其中包括电影评级信息；
2. 对电影剧情概述进行预处理，如分词、去除停用词、词干提取等；
3. 选择适当的算法，如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习，来训练模型；
4. 对模型进行测试和调优，以获得最佳结果；
5. 使用模型对新的电影剧情概述进行分类，将其分为适合所有观众、限制级或成人级别。

以下是草稿：

使用先进的自然语言处理工具对电影剧情概述进行预处理。建议尝试以下步骤：

1. 分词：将文本分成单独的单词或短语，以便模型更好地理解文本；
2. 停用词：去除无意义的词语，如“的”、“了”、“和”等；
3. 大小写一致：将所有单词转换为小写，以使它们更易于比较；
4. 词干提取：将单词还原为其基本形式，如将“swimming”还原为“swim”。

接下来使用训练数据对分类器进行训练。建议使用支持向量机（SVM）算法进行训练：

1. 将数据集分成训练集和测试集；
2. 对训练集进行特征提取和预处理，比如使用词袋模型或TF-IDF等，将文本转换为数字向量；
3. 使用SVM算法对训练集进行训练；
4. 使用测试集对分类器进行测试并评估其性能；
5. 对分类器进行调整以优化其性能。

最后，使用经过训练和调整的分类器来对新的电影剧情概述进行分类，并将其分为适合所有观众、限制级或成人级别。