Classification de texte multi-étiquettes

La classification multi-étiquettes est un type de problème de classification en apprentissage automatique qui permet d'attribuer plusieurs étiquettes à chaque instance, plutôt qu'une seule catégorie. L'objectif de cette tâche est de prédire toutes les catégories pertinentes auxquelles les données textuelles peuvent appartenir. Contrairement à la classification multi-classes, la classification multi-étiquettes ne limite pas le nombre d'étiquettes qui peuvent être attribuées à une instance, ce qui la rend plus flexible et pratique pour traiter des données complexes et multidimensionnelles. La classification multi-étiquettes est largement utilisée dans l'analyse de sentiments, la catégorisation des nouvelles, le diagnostic médical et d'autres domaines, permettant une capture et une expression plus précises des multiples attributs et significations du texte.