本文介绍了如何使用Python编程实现一个简单的文本分类器，以电影评论为例，通过预处理数据、构建词袋模型和应用朴素贝叶斯算法进行文本分类，适用于情感分析、垃圾邮件过滤等场景。
标题：用Python实现简单的文本分类器
文本分类是自然语言处理领域中的一项重要任务，它涉及将文本数据划分到不同的预定义类别中。在本文中，我们将使用Python编程语言实现一个简单的文本分类器，该分类器可以根据文本内容将其分类到不同的类别中。
首先，我们需要准备训练数据。训练数据应包含已经标记好的文本样本和对应的类别。这里我们以电影评论分类为例，准备了两个类别：积极和消极。以下是一个简化的训练数据示例：
training_data = [
("这部电影真的很棒，情节扣人心弦！", "积极"),
("这部电影太糟糕了，
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