摘要
文本分类是自然语言处理领域的一项基础性任务，其目标是将文本数据自动归类到预定义的类别中。
近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了文本分类算法的性能提升。
其中，迁移学习和生成对抗网络（GAN）作为两种新兴技术，在文本分类领域展现出巨大潜力。
迁移学习可以利用预先训练好的模型来提取文本特征，从而有效解决数据稀疏问题；而GAN则可以通过生成逼真的文本数据来扩充训练样本，进而提高分类模型的泛化能力。
本文综述了融合迁移学习和GAN的文本分类算法研究现状，首先介绍了文本分类、迁移学习、生成对抗网络等相关概念，并在此基础上，重点分析了近年来融合迁移学习和GAN的文本分类算法的主要研究方向，包括基于迁移学习的GAN文本分类、基于GAN的迁移学习文本分类以及联合迁移学习和GAN的文本分类等。
最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：文本分类；迁移学习；生成对抗网络；深度学习；自然语言处理
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、准确地对海量文本数据进行分类已成为迫切需求。
文本分类是自然语言处理（NLP）领域的核心任务之一，其应用领域十分广泛，例如情感分析、主题识别、垃圾邮件过滤等[11]。
传统的文本分类方法主要依赖于人工设计的特征，例如词袋模型（Bag-of-Words,BoW）和TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）等[24]。
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