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深度学习赋能序列多目标分类：方法、挑战与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息并进行有效的处理，成为了众多领域面临的关键挑战。序列多目标分类作为机器学习和数据挖掘领域中的一个重要研究方向，在自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等诸多实际场景中有着广泛且迫切的需求。

在自然语言处理领域，文本分类任务是基础且关键的。传统的文本分类往往局限于单一目标，例如判断一篇新闻报道是属于政治、经济还是体育类别。然而，随着信息的日益复杂，一篇文本可能同时涉及多个主题，如一篇关于新能源汽车的报道，既包含经济领域的市场动态，又涉及科