给出一组短文本和相应的标签，利用机器学习训练文本分类器，将新的文本分类到这些标签中的某一个。
这些是几个用于训练分类器的文本和相应标签。请使用这些文本和标签进行训练并使用分类器将新的文本分类。
- "国家电网公司发布巨额投资计划，加快推进清洁能源发展。" - 环保
- "我很喜欢这款手机，它的拍照效果很好。" - 科技
- "这家餐厅的服务很好，菜品也很美味。" - 餐饮
可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯或支持向量机来训练文本分类器。

在这个例子中，可以使用以下步骤建立分类器：

1. 将文本转换成数值向量表示，可以使用词袋模型或TF-IDF模型来完成。每个文本将被表示为一个向量。在这个向量中，每个特征代表着一个词语在此文本中出现的次数或频率。
2. 定义标签（即环保，科技和餐饮）作为分类目标。
3. 将数据集分成训练集和测试集。
4. 使用训练集训练文本分类器，可以使用朴素贝叶斯或支持向量机等算法。
5. 对于新的文本，使用训练好的分类器将其分类到相应的标签中。

注: 以上步骤是一种常见的文本分类方法，但具体实现可根据实际情况调整。