Como outros classificadores de aprendizado de máquina o AZEA é mono-etiquetado, isto é, quando dada uma sentença é dada ela só pode ser etiquetada com uma única etiqueta, na qual pelo menos em princípio deve ser a que mais se destaca. Apenas seja atribuído um único rótulo que, pelo menos em princípio, deve ser o mais saliente. Tal abordagem é totalmente justificável, dado que, em vários rótulos processamento, o sistema precisaria primeiro decidir se a frase deve ser mono ou multi-rotulada. Para o último, haveria as decisões adicionais sobre onde segmentar a frase, bem como quais rótulos de ordem deve aparecer. No entanto, abordagens de etiqueta única têm uma limitação fundamental. Eles não refletem adequadamente uso atual da linguagem. Como Swales (2004: 229) explica, um move "é melhor visto como flexível em termos linguísticos realizações ", uma vez que é" uma unidade funcional, não formal " que pode ser realizada por uma cláusula, uma frase ou mesmo várias frases.
Este artigo pretende abordar esta questão. Aqui, apresentamos MAZEA (Multi-label Argumentative Zoning for English Abstracts), um classificador multi-rótulo que automaticamente identifica movimentos retóricos em resumos em inglês e permite para que uma dada frase seja atribuída a tantos rótulos quanto apropriado. Embora ainda seja necessário muito trabalho para superar os vários desafios envolvidos neste tipo de Trabalho, nossos resultados iniciais são especialmente promissores. Como veremos em em breve, o MAZEA consegue resultados satisfatórios em termos de decidir se a categorização multi-rótulo aplica-se, se for esse o caso, quais rótulos devem ser atribuído.