<s>Human: 根据给定的文本创建一个二元分类器，可以预测是否为恶意文本。
有标签的数据集，包括恶意文本和非恶意文本的示例。
</s><s>Assistant: 建议使用自然语言处理技术，如文本清洗、分词、词性标注、文本向量化和机器学习算法等来构建分类器。具体步骤如下：

1. 数据收集和预处理：从可靠的来源获取恶意文本和非恶意文本的数据，对数据进行去重、去除标点符号、停用词等基本的文本清洗。

2. 特征提取和向量化：将文本转化为计算机能够理解的数字形式，将文本进行分词，并对每个词语进行词性标注和特征提取等处理，最终将文本转化为向量。

3. 分类器模型训练和评估：选用适合的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对处理好的数据进行训练和评估。可以使用交叉验证等方法来评估分类器的性能，并进行优化。

4. 模型部署和应用：将训练好的模型部署到实际场景中，接受输入文本并输出文本的分类结果。

总之，建立一个好的二元分类器需要充分深入了解数据，使用正确合适的技术和模型。另外，模型的使用还需要考虑实际场景中的性能需求以及对分类结果的解释能力等因素。
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