在金融文本分类中，半监督学习可以减少数据标注的成本，并提高分类效果。根据搜索结果[2]，金融领域内的自然语言处理问题属于典型的垂直领域问题，常常面临的一个重要挑战就是少样本。这主要体现在两个方面：可收集到数据总量少，数据收集的时间成本很高；数据的人工标注成本很高。通过使用半监督学习技术，可以利用少量标注的有标签数据和大量未标注的无标签数据进行学习，最终达到较好的性能，满足业务需求。
搜索结果[1]提到，通过对金融领域的新闻、言论等文本数据的主题进行识别，可以有效地给金融相关部门提供技术支持。然而，在针对金融领域的实际业务开发过程中，不免会遇到标注数据缺乏、类别标签不均衡等挑战。由于金融领域本身的复杂性，这些数据往往包含了大量的专业术语和特定表达方式，因此领域相关的文本标注需要由具备较高专业知识水平的人员完成，这使得金融语料的标注代价昂贵，且效率低下。而半监督学习是一种利用无标签数据解决这一问题的方法，其中基于一致性训练的半监督学习方法已经在图像领域取得了良好的效果。
根据搜索结果[10]，半监督文本分类的优势在于可以减少数据的标注，节省人力成本。在实际项目中，可以通过数据预处理、生成字的字典、生成训练数据等方式实现半监督文本分类。
综上所述，半监督学习在金融文本分类中具有较高的成本效益。通过利用少量标注的有标签数据和大量未标注的无标签数据进行学习，可以提高分类效果，同时减少数据标注的成本。
