建立一个文本分类器。训练集包含有标签的文本，GPT应该学习如何自动分类新的文本。
每条数据有两个字段: "文本"和"标签"。

例如:
{"文本": "这是一部非常好看的电影。", "标签": "正面"}
{"文本": "这也许是我看过最差的电影。", "标签": "负面"}
{"文本": "这家餐厅的食物很美味，服务也很好。", "标签": "正面"}
{"文本": "这本书非常枯燥无味。", "标签": "负面"}
可以使用机器学习模型（如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等）来构建文本分类器。可以使用Python编程语言和相关库例如scikit-learn等。需要将文本数据进行预处理，例如去除停用词、分词、词干提取等。将数据分为训练集和测试集，并使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。最后，可以使用训练好的模型对新的未标记文本进行分类。