根据给定的数据集，训练一个文本分类器，将新的文本分配给其中一个类别。
数据集：有关餐馆的评论，包括正面评论和负面评论。
使用数据集训练文本分类器，可以通过以下步骤实现：

1. 准备数据集：将所有评论分为正面和负面两个类别，并将它们分别放在两个文件夹中。

2. 数据预处理：将文本转换成数字形式，如使用词袋模型或TF-IDF向量化文本数据。还可以删除停用词，对单词进行词干提取或词形还原等操作。

3. 训练模型：选择一个适当的算法，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机，并使用训练数据集训练该模型。

4. 模型评估：使用测试数据集来评估该模型的性能。可以使用一些评估指标，例如准确率，精确率，召回率或F1得分。

5. 预测新数据：当输入新的评论时，将它们转换成数字形式，然后使用训练好的模型进行预测，将其分配给正面或负面类别。