在给定的数据集上训练一个分类器，以便将输入的文本分类为积极或消极。

一个包含了两个字段--评论正文和评论情感类别--的数据集，总计有10000个评论。
可以使用自然语言处理技术和机器学习算法，通过构建模型在给定数据集上进行训练。一些常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度神经网络等。在训练模型时需要进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。最后，可以使用训练好的模型对新的文本进行分类，以判断其情感类别为积极或消极。