深度迁移学习是一种将在一个任务上训练的深度学习模型应用于另一个相关任务的技术。在文本分类问题中，深度迁移学习可以帮助我们利用已有的预训练模型来加快并提升新任务的学习过程。

  下面是一个利用深度迁移学习解决文本分类问题的一般步骤：

  1. 构建基础模型：在迁移学习之前，我们需要构建一个基础的深度学习模型来解决文本分类问题。这可以是一个用于分类的卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等模型。

  2. 预训练模型：利用大规模的文本数据集，如维基百科、GloVe等，预先训练一个通用的模型。这个模型能够学习到有关单词和句子的语义和语法信息。

  3. 迁移学习：将预训练模型的权重加载到基础模型中，使其成为起始点。然后，我们可以冻结一些或所有的预训练层，只对新任务的特定层进行微调。这样可以避免因调整预训练模型过多而丢失学习到的通用特征。

  4. 微调：在冻结的层之后，我们可以训练模型以适应新任务的特定数据集。在这个阶段，我们可以调整预训练模型的某些或所有层的权重，以更好地适应新的上下文和特征。

  5. 评估和优化：完成微调后，我们可以使用验证集或交叉验证来评估模型的性能，并根据需要对模型进行优化。

  总结起来，利用深度迁移学习解决文本分类问题的步骤是：构建基础模型，预训练模型，迁移学习，微调和评估优化。这样可以有效利用已有的预训练模型来加速并提升新任务的学习过程，并取得更好的性能。