在文本分类迁移学习中，标签映射起着重要的作用。标签映射是将源领域（source domain）和目标领域（target domain）的标签之间建立映射关系，帮助模型在目标领域中进行分类任务。以下是标签映射在文本分类迁移学习中的作用：

  1. 处理领域差异：标签映射可以帮助解决源领域和目标领域之间的领域差异问题。不同的领域可能具有不同的词汇、语义和上下文特点，导致模型在目标领域上的性能下降。标签映射可以通过将源领域和目标领域的标签进行对齐，将源领域的分类知识和标签语义转移给目标领域，减小领域差异对模型性能的影响。

  2. 降低训练样本需求：目标领域的训练数据通常较少，甚至可能不足以训练一个良好的分类模型。标签映射可以借助源领域的已标注数据，通过迁移学习的方式将源领域的分类知识和标签语义迁移到目标领域，从而减少目标领域的训练样本需求，提高目标任务的性能和泛化能力。

  3. 加速模型训练：标签映射可以提供预训练模型的初始参数，加速模型在目标领域上的训练过程。预训练模型通常在大规模的源领域数据上进行训练，并已经学习到一些通用的特征表示和分类能力。通过标签映射将预训练模型的参数迁移到目标领域，可以有效减少目标领域数据上的训练时间，提高模型的训练效率。

  4. 提升分类性能：标签映射可以提升模型在目标领域上的分类性能。通过将源领域的标签语义和分类知识迁移到目标领域，可以减小目标领域的数据偏差，增强模型对目标领域数据的泛化能力。

  总结而言，标签映射在文本分类迁移学习中的作用是处理领域差异、降低训练样本需求、加速模型训练以及提升分类性能。它可以通过迁移源领域的标签语义和分类知识来改善目标领域的分类任务，提高模型的性能和泛化能力。