根据给定的文本集，使用自然语言处理算法进行文本分类任务。


文本集：包含多篇文本，每篇文本都有标注信息。
要完成文本分类任务，可以采用以下步骤：

1. 数据预处理：对文本集进行清洗、分词、去停用词、词干提取等预处理，使文本变成机器可处理的形式。

2. 特征提取：将文本转化为特征向量，常用的方法包括词袋模型、tf-idf 等。

3. 建立模型：选择合适的分类算法，例如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等，训练分类器。

4. 模型评估：通过交叉验证等方法评估分类器的性能。

5. 应用模型：使用分类器对未标注数据进行分类预测。

实施以上步骤，就可以完成文本分类任务。