根据提供的一组数据，开发一个文本分类器，可将文本分为两个不同的类别。
一个包含500条新闻标题和对应类别的数据集，“体育”和“科技”。
我能提供一些基本的步骤：

1. 数据预处理：包括去除停用词、标点符号、数字、小写处理等。

2. 特征提取：将文本转换成向量表示。可以尝试使用词袋模型、TF-IDF 等。

3. 模型训练：使用数据集训练分类器模型，如朴素贝叶斯、SVM 等。

4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。

5. 部署模型：在需要进行分类的文本上应用模型，将文本分类到对应的类别。

需要注意的是，由于数据集很小，可能需要采取一些技巧来防止过拟合，比如交叉验证或数据增强。