编写一个类别为“情感分析”的文本分类器，输入句子“我很开心”，确定这句话的情感。
句子：“我很开心”
输入文本分类器，可以使用现有的库或框架来实现。以下是使用Python中的NLTK库编写情感分析分类器的示例代码：

```python
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# 初始化情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 定义句子
sentence = "我很开心"

# 获取情感分析的结果
sentiment_score = sia.polarity_scores(sentence)

# 输出结果
if sentiment_score['compound'] >= 0.05:
    print("正面情感")
elif sentiment_score['compound'] <= -0.05:
    print("负面情感")
else:
    print("中性情感")
```

在此代码中，我们使用NLTK库中的VADER情感分析器来分析文本。该分析器将文本分解为单词，并通过基于规则的方法来确定文本的情感。在此示例中，我们仅仅判断句子的总情感得分（compound）是否大于0.05或小于-0.05，如果大于0.05，则打印“正面情感”，如果小于-0.05，则打印“负面情感”，否则打印“中性情感”。对于“我很开心”，情感分析结果应该是正面情感。