创建一个自然语言处理(NLP)的文本分类器，可以将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
以下是一些示例电子邮件，其中一些是垃圾邮件，而其他则不是垃圾邮件。请创建一个NLP文本分类器，将它们分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 
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这里提供一个普通的文本分类器框架，使用朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)来分析这些电子邮件是否是垃圾邮件。该框架具有以下步骤：

1. 对原始邮件进行数据清洗（去掉标点符号、数字等），并进行分词处理。
2. 构建特征集，对每个电子邮件进行特征提取，如词频等。
3. 使用朴素贝叶斯算法训练分类器，具体是利用已知分类的电子邮件中的特征分布以及贝叶斯公式，优化得到分类器的参数。
4. 对未知邮件进行分类，与训练集中的特征进行比较，基于分类器算法确定该邮件是否为垃圾邮件。

以下是一个示例Python代码框架，可以根据需要进行修改。请注意，这只是一个原型框架，可能需要根据具体情况进行调整： 

```python
import pandas as pd
import string
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report

# 加载数据,包括原始邮件和已知分类
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义数据清洗和分词处理函数
def preprocess(text):
    text = text.lower()    
    text = "".join([char for char in text if char not in string.punctuation])  
    words = word_tokenize(text)   
    stop_words = stopwords.words('english')   
    filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]  
    return " ".join(filtered_words)

# 对每个电子邮件进行数据清洗和分词处理
data['cleaned_text'] = data['original_text'].apply(lambda x: preprocess(x))

# 构建特征集， 使用 CountVectorizer 或 TfidfVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(data['cleaned_text'])

# 划分训练集和测试集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(features,data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练朴素贝叶斯分类器
nb_classifier = MultinomialNB()
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = nb_classifier.predict(X_test)

# 输出分类结果，其中包括准确率和混淆矩阵
print('Accuracy Score:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Confusion Matrix: ')
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report: ')
print(classification_report(y_test, y_pred))
```

需要的数据、数据预处理、分类器评估和优化等均需要针对实际应用场景进行特别定制，且朴素贝叶斯仅是众多可选NLP分类算法之一。开发NLP文本分类器需要仔细考虑特征选择、模型训练、模型优化等多个方面，相信上述代码可以作为指导，便于快速开始构建NLP解决方案。