摘要
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研究热点。
文本分类技术旨在将文本数据按照预先定义的类别体系进行自动归类，其应用领域十分广泛，例如情感分析、新闻分类、垃圾邮件过滤等。
传统的文本分类方法通常依赖于人工设计的特征，然而这些方法存在特征稀疏、泛化能力不足等问题。
近年来，深度学习技术的兴起为文本分类带来了新的机遇，基于深度学习的文本分类方法能够自动学习文本的深层语义特征，取得了显著的效果。
然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，而获取大规模高质量的标注数据成本高昂，这限制了深度学习在文本分类中的应用。
为了解决上述问题，近年来迁移学习和生成对抗网络（GAN）成为研究者关注的焦点。
迁移学习旨在将知识从源领域迁移到目标领域，从而解决目标领域数据不足的问题；而GAN作为一种新的生成模型，能够生成逼真的样本，为数据增强提供了新的思路。
本论文针对文本分类任务，研究如何融合迁移学习和GAN，提出一种高效、鲁棒的文本分类算法。
关键词：文本分类；迁移学习；生成对抗网络；深度学习；数据增强
#1.1文本分类
文本分类是自然语言处理中的一项基础任务，旨在将文本数据按照预先定义的类别体系进行自动归类。
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