迁移学习可以应用于多个文本分类问题。具体来说，迁移学习可以用于以下情况：

  1. 数据稀缺：当目标任务的标注数据很少时，迁移学习可以通过利用源领域中充足的标注数据来帮助提升目标任务的性能。

  2. 领域转移：当源领域和目标领域之间存在一定的相似性时，迁移学习可以通过将源领域的知识迁移到目标任务中来提升分类性能。例如，如果我们有大量关于餐饮评论的数据，可以利用这些数据来训练一个分类器，而后将该分类器应用于其他领域的文本分类问题，比如电影评论分类。

  3. 特征转移：当源任务和目标任务之间存在共享的特征时，迁移学习可以通过将源任务学到的特征应用于目标任务的特征提取中来提升性能。例如，如果我们有一个已经训练好的用于情感分类的模型，我们可以将该模型的特征提取部分保留下来，然后在目标任务上重新训练另一个分类器。

  总之，迁移学习可以通过利用已有的知识和数据来解决数据稀缺、领域转移和特征转移等文本分类问题。它可以提高模型的泛化性能和效率，并且能够在新任务中更快地达到较好的性能。