Mehrfach-Label-Textklassifizierung

Multi-Label Textklassifizierung ist eine Art von Klassifizierungsproblem im maschinellen Lernen, die es erlaubt, jeder Instanz mehrere Labels zuzuweisen, anstatt sie nur einer einzigen Kategorie zuzuordnen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, alle relevanten Kategorien vorherzusagen, zu denen die gegebenen Textdaten gehören können. Im Gegensatz zur Multi-Class-Klassifizierung beschränkt die Multi-Label-Klassifizierung die Anzahl der Labels, die einer Instanz zugeordnet werden können, nicht, was sie flexibler und praktischer für die Bearbeitung komplexer, mehrdimensionaler Daten macht. Die Multi-Label Textklassifizierung wird in vielen Bereichen wie Sentimentanalyse, Nachrichtenkategorisierung, medizinischer Diagnose und anderen eingesetzt, um die verschiedenen Attribute und Bedeutungen von Texten genauer zu erfassen und auszudrücken.