根据给定的数据集建立一个文本分类器。
数据集：IMDB电影评论
为建立一个文本分类器，我们可以使用IMDB电影评论数据集，并采用以下步骤：

1. 数据清洗和准备：对数据集中的评论进行清洗和预处理，包括去除标点符号、停用词和数字，将所有文本转化为小写，并进行词形还原和标记化。

2. 特征提取：从处理后的文本中提取特征，例如使用TF-IDF向量等。

3. 建立分类器：训练文本分类器，例如朴素贝叶斯、逻辑回归或支持向量机等，来对评论进行分类，例如正向评价和负向评价。

4. 模型评估：评估建立的分类器的性能，例如使用交叉验证和混淆矩阵等方法。

5. 预测和使用：使用建立的模型对新的IMDB评论进行分类，并根据分类结果进行决策和应用，例如电影推荐和情感分析等。