HMM-e方法可以擴展到多類別序列分類問題。為了實現這一點，需要進行以下幾項修改：
模型結構調整：在多類別情況下，對每個類別訓練一個HMM模型，這樣可以捕捉到每個類別的特徵。具體來說，對於每個類別，應該有一個獨立的HMM模型來學習該類別的序列特徵。
複合分數計算：在計算複合分數時，需要考慮所有類別的模型。對於每個未見序列，計算其在所有類別模型下的似然性，然後根據這些似然性來進行分類。
閾值設定：在多類別情況下，可能需要為每個類別設定不同的閾值，以便更好地平衡精確率和召回率。這可以通過分析每個類別的精確率-召回率曲線來確定。
訓練數據的平衡：在多類別情況下，確保每個類別的訓練數據量相對平衡，以避免模型偏向於某一類別。這可以通過過採樣或欠採樣技術來實現。