提供一个函数，用于根据给定的数据集训练一个分类模型，并对新数据进行分类。
training_data = [(text1, label1), (text2, label2), ...]
new_data = "这是一段需要进行分类的文本"
以下是一个可能的解决方案：

```
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 分离文本和标签
texts, labels = zip(*training_data)

# 将文本转换为文本向量
vectorizer = CountVectorizer()
text_vectors = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练多项式朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(text_vectors, labels)

# 使用分类器对新文本进行分类
new_text_vector = vectorizer.transform([new_data])
predicted_label = clf.predict(new_text_vector)[0]

print(predicted_label)
```

解决方案使用 `nltk` 库进行文本处理和 `scikit-learn` 库训练分类器。首先，我们将训练数据集的文本和标签分开，并使用 `CountVectorizer` 类将文本向量化。然后，我们使用 `MultinomialNB` 类来训练朴素贝叶斯分类器。最后，我们将新文本向量化，并使用训练好的分类器进行预测。