摘要
文本分类作为自然语言处理领域的一项基础任务，在情感分析、新闻分类、舆情监测等方面具有广泛应用。
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效果，然而在实际应用中，很多领域都面临着标注数据稀缺的问题。
小样本学习作为一种新的机器学习范式，旨在利用少量样本训练出泛化能力强的模型，为解决小样本文本分类问题提供了有效途径。
本文首先概述了文本分类和小样本学习的基本概念，并对小样本文本分类的研究现状进行了综述；接着，重点介绍了基于度量学习、元学习和数据增强三类主流的小样本文本分类方法，并对它们的优缺点进行了比较分析；最后，总结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；度量学习；元学习；数据增强
随着互联网技术的飞速发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何高效、准确地对海量文本进行分类成为自然语言处理领域的一项重要任务。
文本分类旨在将文本数据按照预先定义的类别体系进行自动归类，其应用场景广泛，涵盖情感分析[6]、新闻分类[7]、舆情监测等众多领域。
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[13]、朴素贝叶斯等机器学习方法以及近年来取得显著进展的深度学习方法[7]。
然而，在许多实际应用场景中，获取大量的标注数据往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本，甚至难以实现。
小样本学习(Few-shotLearning)作为一种新的机器学习范式，旨在利用少量样本训练出泛化能力强的模型[1,2]。
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