为下一个项目构建一个分类器，该分类器将文本分成三个类别。


以下是200个示例文本数据：
1.这个餐厅很棒，吃到的所有菜都非常美味。
2.我等了一个小时才完成这个订单。这是最糟糕的快餐体验之一。
3.我在这家酒店住了三个晚上，感觉很安全和舒适。
......
200.这个电影让我感到失望。故事很无聊，演员的表现平平。
可以使用监督学习算法，例如朴素贝叶斯分类器或支持向量机，将文本数据标记为三个类别。需要先进行数据预处理，如去除停用词、标点符号和数字，并将文本数据向量化为数值特征。然后使用训练集对分类器进行训练，并使用测试集对其进行评估。最后，使用该分类器对新的文本数据进行分类。