根据给定的数据集，训练一个文本分类器，以区分文本段落中描述的不同类型的食物。


数据集：1000个文本段落，每个段落描述一种食物或饮品（例如：意大利面、薯片、咖啡等）。
使用给定数据集中的文本段落训练一个文本分类器以区分不同类型的食物，可能采用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行实现。需要对文本数据进行预处理（如分词、去除停用词等），使用词袋模型提取特征，并进行模型训练和评估，最终得到一个分类器可以对新的文本进行分类。