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分类到预定义的类别中。
传统的文本分类方法通常需要大量的标注数据进行训练，而获取标注数据的成本高昂且耗时。
弱监督学习作为一种新兴的机器学习范式，可以利用容易获取的弱监督信息进行模型训练，为解决文本分类中的标注瓶颈问题提供了有效途径。
本综述首先介绍弱监督学习和文本分类的基本概念，然后重点概述基于弱监督学习的文本分类方法，包括不完全标注学习、半监督学习、主动学习等。
此外，还将探讨不同弱监督学习方法在文本分类中的优缺点、适用场景以及未来发展趋势。
关键词：弱监督学习；文本分类；不完全标注学习；半监督学习；主动学习
1.相关概念#1.1弱监督学习弱监督学习（WeaklySupervisedLearning，WSL）是指利用弱监督信息来训练机器学习模型的方法。
与传统的监督学习需要大量人工标注的训练数据不同，弱监督学习可以使用更易于获得的弱监督信息，例如不完整的标签、有噪声的标签、不精确的标签等。
#1.2文本分类文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项基本任务，旨在将文本数据自动分类到预定义的类别中。
例如，垃圾邮件过滤、情感分析、新闻主题分类等都是典型的文本分类应用。
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