使用给定的文本语料库训练一个文本分类器，该分类器应将文本分成两个类别之一。
- 文本语料库包含5000个句子，每个句子可能属于两个类别之一："积极"或“消极”。
可以使用监督学习算法，如朴素贝叶斯或支持向量机（SVM），对这个文本语料库进行训练。首先，需要将每个句子转换成数字特征向量。可以使用词袋模型（bag-of-words）或 TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）来实现这一点。然后，使用训练集的标签来训练分类器，并使用测试集来评估分类器的性能。最终，使用分类器对新的句子进行分类。