<s>Human: 分类，给定一组文本，该能够预测每个文本的情绪，情绪类别可以是积极、消极或中立的。
文本1: "这部电影太好看了"
文本2: "我的狗刚刚去世了，我很伤心。"
文本3: "今天天气真不错"
</s><s>Assistant: 这是一道情感分类的任务，可以使用机器学习或深度学习的方法进行解决。一种常用的方法是使用文本分类模型，将文本表示为向量，然后使用分类器对这些向量进行分类。
对于该任务，我们可以将情绪类别分为三类：积极、消极、中立。下面是一个简单的模型实现过程，实现了对这三个文本的情绪分类：

1. 文本预处理：将文本切分成单词，并去除停用词（如“的”、“了”、“是”等）

2. 特征提取：将每个文本表示成一个向量。可以使用词袋模型或TF-IDF模型，将文本中出现的单词编码为向量，每个向量的维度对应一个单词。

3. 构建分类器：使用训练集训练分类器。常用的分类器有朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机（SVM）等。

对于这三个样本，可以得到以下分类结果：

文本1: "这部电影太好看了" --> 积极
文本2: "我的狗刚刚去世了，我很伤心。" --> 消极
文本3: "今天天气真不错" --> 中立

以上是一个简单的情感分类模型，实际应用中需要对文本预处理、特征提取、分类器选择等方面进行更加细致的调整和优化。
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