给出一个语料库，训练一个文本分类器，将文本归类为正面、负面或中性。
一份包含1000条餐厅评论的语料库。
可以通过以下步骤训练一个文本分类器：

1. **数据预处理**：从文本中提取特征，如单词、字符、词形等，并进行标准化处理（如转换为小写字母、去除停用词等）。对于这个任务，可以使用Python的nltk或spaCy库进行预处理。

2. **特征提取**：将预处理后的数据集转换为可供机器学习算法使用的格式。常用的技术包括词袋模型、TF-IDF等。可以使用Python的scikit-learn库提取特征。

3. **机器学习模型训练**：选择适合数据集和任务的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，并使用训练集训练模型。

4. **模型评估**：使用测试集评估模型的性能，如精度、召回率、F1得分等。

对于这个任务，可以将文本分类为正面、负面、或中性。可以使用Python的scikit-learn库进行训练和评估。以下是大致的代码流程：

``` python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report

# 读入数据
with open('restaurant_reviews.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.readlines()

# 预处理和特征提取
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = tfidf.fit_transform(data)
y = [0 if i < 500 else 1 if i < 750 else 2 for i in range(1000)]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 机器学习模型训练
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```

这个代码会读入名为`restaurant_reviews.txt`的文本文件，其中每一行为一个餐厅评论。然后，使用TfidfVectorizer对数据进行预处理和特征提取，并将文本分类为0、1、2三个类别（分别对应正面、负面、中性评论），随后将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上使用MultinomialNB算法进行训练，然后在测试集上进行评估。最终输出分类报告。