Classification Extrême Multi-Étiquettes

La classification multi-étiquettes extrême est un problème d'apprentissage supervisé qui vise à gérer des situations où chaque instance peut être associée à plusieurs étiquettes. Les principaux défis de cette tâche résident dans la distribution déséquilibrée des étiquettes et le grand nombre de catégories d'étiquettes au sein du jeu de données. En abordant efficacement ces défis, la classification multi-étiquettes extrême peut considérablement améliorer la précision et l'efficacité des tâches de classification à grande échelle, ce qui la rend particulièrement précieuse dans les systèmes de recommandation, la recherche d'information et le traitement du langage naturel.