摘要
文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一，其目标是将文本分配到预定义的类别中。
然而，传统的文本分类方法通常需要大量的标注数据才能取得良好的性能。
在许多实际应用场景中，例如新兴领域、特定行业等，获取大量的标注数据往往非常困难且昂贵。
为了解决这一问题，小样本文本分类应运而生，其旨在利用有限的标注数据训练出高精度的文本分类模型。
近年来，随着深度学习的快速发展，小样本文本分类取得了显著的进展，并涌现出许多新方法和新思路。
本文首先介绍了文本分类和小样本学习的基本概念，然后重点概述了面向小样本的文本分类方法，包括基于数据增强的方法、基于模型微调的方法以及基于元学习的方法。
此外，本文还讨论了小样本文本分类面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：文本分类；小样本学习；数据增强；模型微调；元学习
文本分类作为自然语言处理领域的一项基础性任务，其目标是将文本分配到预定义的类别中[1]。
传统的文本分类方法通常依赖于大量的标注数据来训练模型，例如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。
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