为给定的一组文本分类，例如评论或新闻标题，建立一个分类器并对测试集进行准确性评估。
训练集(50条文本样本，每个样本包含文本和其对应的类别)：
1. 人们对这个城市的环保意识需要提高。
   Class: Environment
2. 他们对新产品的可持续性非常关注。
   Class: Sustainability
3. 这是一篇关于科技公司的新闻。
   Class: Technology
4. 你不能保证所有人都会喜欢你的产品。
   Class: Business
5. 这个国家的农业政策需要更新。
   Class: Agriculture
...
测试集(10条文本样本)：
1. 投资者对你的公司所发布的最新报告感到担忧。
2. 这家餐厅的菜品真的很棒。
3. 如何打造一个成功的电子商务业务。
4. 新型冠状病毒的症状和传播途径。
5. 超越竞争：如何在市场上脱颖而出？ 
6. 多元化如何使你的企业更具包容性和创新性？
7. 新的环保法律和法规如何影响你的企业？
8. 这个城市应该更加注重创新和科技。
9. 明天能否在行业中保持竞争力？  
10.如何减少企业业务中的环境风险？
可以使用自然语言处理技术，如词向量表示和分类算法，构建一个文本分类器。 训练集中的每个文本和其对应的类别可以用来训练该分类器。一旦分类器被训练完成，可以用测试集中的新文本来评估其准确性。 最常见的评估指标是准确性（accuracy），即分类正确的比例。 实现具体方法可以包括使用Python的机器学习库，如scikit-learn或TensorFlow。