基于给定的数据集，使用给定的算法训练一个文本分类器，并使用该分类器对新文本进行分类。


数据集：20 Newsgroups数据集
算法：朴素贝叶斯
要测试的新文本：这是一篇讨论电影的文章。
使用朴素贝叶斯算法对20 Newsgroups数据集进行训练，然后将训练好的分类器应用于新文本“这是一篇讨论电影的文章”进行分类。具体步骤包括：（1）预处理数据集，包括对文本进行分词和去除停用词等处理；（2）利用朴素贝叶斯算法训练分类器，该算法将文本转换为词频向量，然后利用贝叶斯公式计算文本属于不同类别的概率；（3）对新文本进行预处理，并将预处理后的文本作为输入用于新文本的分类，该分类器将判断这篇文章是属于哪个类别，如属于讨论电影的类别。