在文本分类任务中，文本样本过少可能导致模型的泛化能力不足，容易过拟合，影响分类性能。以下是一些解决文本样本过少问题的方法：

  1. 数据增强：通过对原始样本进行一些变换或扩展，生成更多样本，从而增加训练集的规模。例如，可以使用同义词替换、删除或插入词语、改变句子结构等方式进行数据增强。

  2. 迁移学习：可以利用已有的大规模文本数据集或预训练的语言模型来进行迁移学习。使用预训练的模型作为初始权重，然后在小样本上进一步微调模型。迁移学习可以提供更好的初始参数，从而加速模型收敛和提高分类性能。

  3. 主动学习：主动学习是一种半监督学习方法，它可以避免手动标注大量数据。初始时，可以使用少量有标注的样本进行模型训练，然后利用模型预测未标注样本的标签，选择最具信息量的样本进行人工标注，再将这些有标注的样本加入训练集进行模型更新。

  4. 领域适应：如果在某个特定领域中存在样本过少问题，可以考虑在其他领域中收集更多的样本，然后进行领域适应。通过在大规模通用数据集上进行预训练，再在小样本上进行微调，可以提高模型在特定领域的性能。

  5. 弱监督学习：弱监督学习可以利用弱标签、约束或知识来进行训练。例如，可以使用多标签标注、标签分层、标签相关性约束等方式进行训练。这样即使样本数量较少，也可以从弱标签中获得一定程度的监督信号。

  6. 合成样本：可以使用基于生成模型的方法，如生成对抗网络 (GAN) 或变分自动编码器 (VAE)，来生成合成样本。这些合成样本可以扩充训练集，增加样本多样性，从而提高模型的泛化能力。

  需要注意的是，以上方法可能需要根据具体问题进行适当的调整和组合。此外，还应该关注样本质量，尽量选择具有代表性和多样性的样本进行训练。