根据给定的数据集，使用机器学习算法构建一个情感分类器，用于对推文/新闻文章进行分类为正面、负面或中性情感。


数据集包括1万条推文/新闻文章及其对应的情感标签（1为正面，2为中性，3为负面），数据集已经进行了预处理和标准化。你可以使用Python中的任何机器学习框架，例如Scikit-Learn或TensorFlow等。
使用Python中的机器学习框架（例如Scikit-Learn或TensorFlow等）构建一个包括特征提取和分类器的情感分类器，取决于问题的具体需求和数据集的特点，可以选择使用不同的机器学习算法，从而实现对推文/新闻文章的情感分类。