建立一个文本分类器，它将文本分类为积极、消极或中性。您需要提供一个训练集。


训练集示例：
1.这款手机的屏幕非常清晰，非常易于使用。
2.这部电影情节扣人心弦，很引人入胜，精彩的演出也让我感到非常满意。
3.这家餐厅的食物很差，服务也很慢。我不会再来这里吃饭了。
4.我对这件衣服非常失望，尺码不适合，材质也很差。
为了建立一个文本分类器，您需要执行以下步骤：

1. 收集和准备一个适当规模和代表性的文本分类训练集，其中每个示例都被标记为积极、消极或中性。
2. 对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等。
3. 选择一个机器学习模型，例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归等，并使用训练集来训练该模型。
4. 使用测试集来评估分类器的性能，并进行必要的调整和改进，例如调整模型参数或使用更高级的特征工程技术。

最终，您将获得一个可以将给定文本分类为积极、消极或中性的文本分类器。