在文本分类迁移学习中，模型选择是一个关键的步骤。以下是常见的几种模型选择方法：

  1. 基线模型选择：在进行迁移学习之前，可以先选择一个基线模型作为初始模型。基线模型可以是一些经典的文本分类模型，如循环神经网络（RNN），长短时记忆网络（LSTM），卷积神经网络（CNN）等。这些模型具有强大的表达能力和广泛的应用，可以作为初始模型进行迁移学习。

  2. 预训练模型选择：预训练模型是指在大规模数据集上进行预训练的模型，通常是为了学习通用的语义表示。预训练模型可以从无监督任务（如语言模型）中获得丰富的语言知识，并可以通过微调在特定任务上得到更好的性能。常见的预训练模型有BERT、GPT等。选择合适的预训练模型可以加快模型的收敛速度和提高性能。

  3. 迁移学习模型选择：在进行迁移学习时，可以选择一些专门设计用于迁移学习的模型。这些模型通常包含一个共享的特征提取器和一个用于特定任务的分类器。共享的特征提取器可以学习到跨领域的特征表示，从而加强模型的泛化能力。常见的迁移学习模型有Adversarial Discriminative Domain Adaptation（ADDA）、Domain-Adversarial Neural Network（DANN）等。

  4. 集成模型选择：集成模型将多个模型的预测结果进行结合，可以通过投票、加权平均等方式得到最终的分类结果。集成模型可以通过组合多个模型的优势，提高模型的性能和稳定性。常见的集成模型有Bagging、Boosting等。在迁移学习中，可以选择不同领域的模型进行集成，进一步提高模型的泛化能力。

  需要根据具体的迁移学习任务和数据情况选择合适的模型。在选择模型时，可以结合先验知识和实验结果进行评估，并使用交叉验证等方法进行模型比较和选择。