本文探讨了多标签学习中的不完整标签分配问题，提出了MPU方法，利用正数和未标记随机梯度下降处理缺失标签及其关联性。同时，研究了深度学习在多标签学习中的应用，介绍了弱监督学习方法和多视角数据的挑战，提出了多实例多标签学习框架及基于transformer的解决方案，实验结果表明这些方法在性能上优于现有技术。