<s>Human: 依据给定的主题，构建一个简单的分类器，并训练它以将输入文本分类。
根据IMDB评论将电影分为正面和负面，构建一个简单的分类器，并训练它以将输入文本分类。
</s><s>Assistant: 步骤：

1. 数据收集：从IMDB网站上下载包含正面和负面评论的数据集。

2. 数据预处理：将数据集转化为模型可以使用的输入，并将正面和负面评论分别标记为1和0。

3. 构建分类器框架：选择合适的分类器框架并定义模型的结构。

4. 训练模型：将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集数据训练模型。

5. 模型评估：使用测试集数据对模型进行测试并计算准确性、精确性、召回率以及F1分数等模型评估指标。

6. 模型优化：使用不同超参数和参数调整模型，包括调整学习率、优化算法、网络结构等。

7. 模型应用：将模型用于新的评论数据，并预测其正面或负面。
</s>