多标签文本分类

多标签文本分类是机器学习中的一种分类问题，允许每个实例被分配多个标签，而非单一类别。该任务的目标是在给定文本数据的情况下，预测其可能属于的所有相关类别。与多类分类不同，多标签分类没有限制实例可以被分配的标签数量，这使其在处理复杂、多维度的数据时更具灵活性和实用性。多标签文本分类广泛应用于情感分析、新闻分类、医学诊断等领域，能够更准确地捕捉和表达文本的多重属性和意义。