在文本分类迁移学习中，层次化分类问题可以通过多种方法来解决。这些方法可以根据对应用场景和数据集的理解来进行选择。

  一种解决层次化分类问题的方法是使用多级分类器。在这种方法中，可以将文本数据集分成多个层次，每个层次对应一个分类器。最常见的方法是使用一个大的分类器来进行最终的分类，然后使用细分的分类器来进行更具体的分类。例如，可以首先使用一个基础分类器来识别文本的主题，然后再使用不同的分类器来对主题进行进一步分类。

  另一种解决层次化分类问题的方法是使用树状结构的分类器。在这种方法中，可以构建一个分类树，每个节点表示一个类别。分类树的叶子节点对应于最细粒度的分类，而内部节点对应于更一般的类别。这种方法的优点是可以充分利用数据的层次结构，从而提高分类的准确性。同时，还可以使用传统的分类算法（如决策树、随机森林等）来构建分类器。

  除了多级分类器和树状结构的分类器，还可以使用其他一些方法来解决层次化分类问题。例如，可以使用基于任务结构的迁移学习方法，其中底层模型学习共享的特征表示，而顶层模型学习特定任务的分类。

  此外，还可以考虑使用不同的特征工程技术来解决层次化分类问题。例如，可以使用语义表示模型（如Word2Vec、GloVe等）来提取文本的语义信息，从而提高分类的准确性。

  总的来说，解决层次化分类问题的方法可以根据具体情况的不同进行选择。无论采用何种方法，都需要充分理解应用场景和数据集，并进行合理的模型设计和特征工程，以达到更好的分类效果。