Python 进行文本分析 分类建模前遇到的小问题

本人在做毕业设计当中,做的是文本挖掘,主题是对某一商品的评论进行区分垃圾与真实评论,已经利用Python对文本数据进行了文本清洗,去重,压缩,分词,去停用词等操作,并利用Gensim对语料库进行了向量转换,现在有以下几个问题,烦请有经验的前辈们指导指导,谢谢各位了!

1、进行完向量转换后,是否要对原始文本数据进行人工标注(垃圾数据与否:0和1),这样的话,如果数据量很大,那么人工标注不是效率很慢吗?(当然我的数据量在完成数据清洗之后只有900多条了,这里只是产生了一个疑惑)
2、如果标注0和1,数据的格式是怎么样的,我要怎么进行分类器的构建,还有两种数据类型的特征构建?
3、有什么适合此情况的分类算法吗?

本人真的才学疏浅,找了很多资料还是没有弄懂接下来一步该如何进行,跪求大家交流交流,谢谢~

http://lib.csdn.net/snippet/python/55240?knId=1335