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在处理小样本数据的文档分类问题时，可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法，如BERT、GPT等。然而，直接在这里编写一个完整的深度学习文档分类代码超出了这个平台的限制，但我可以为你提供一个基本的思路和简单示例，你可以根据这个思路进一步研究并实现。

# 导入必要的库
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 假设你已经有了预处理的数据，每个样本是一个dict，包含'id'，'text'和'label'
class DocumentDataset(Dataset):def __init__(self, data, tokenizer, max_len):self.data = dataself.tokenizer = tokenizerself.max_len = max_lendef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):text = self.data[idx]['text']label = self.data[idx]['label']encoding = self.tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=True,max_length=self.max_len,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt',)return {'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)}# 初始化预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=NUM_CLASSES)  # NUM_CLASSES是你类别的数量# 假设你已经加载了小量数据到data变量中
dataset = DocumentDataset(data, tokenizer, max_len=128)  # 调整max_len以适应你的需求
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=BATCH_SIZE)  # BATCH_SIZE是批次大小# 然后进行模型训练，这里仅展示训练循环的基本结构
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)  # 设置学习率for epoch in range(NUM_EPOCHS):  # NUM_EPOCHS是训练轮数for batch in dataloader:input_ids = batch['input_ids'].to(device)attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)labels = batch['labels'].to(device)outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)loss = outputs.lossoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()# 训练完成后，你可以用验证集或测试集评估模型性能# 注意：由于数据量较小，过拟合的风险较高，可能需要采取正则化、早停法等策略来优化模型。

以上代码仅为示例，并未涵盖完整的工作流程，包括数据预处理、模型微调、模型评估与选择等步骤。在实际应用中，你还需要根据具体的数据格式和项目需求进行相应的调整。同时，对于小样本问题，也可以考虑采用数据增强、元学习等相关技术提高模型性能