可持续发展目标（SDGs）之间的相互依赖关系对法律文本的分类性能产生重要影响，具体体现在以下几个方面：
标签关联性：由于SDGs之间存在相互依赖关系，某一法律文本可能涉及多个SDGs，这种复杂的关联性会增加文本分类的难度和复杂性。
数据不平衡：某些SDGs可能与更广泛的法律领域相关，导致这些SDGs在数据集中的样本数量较多，而其他SDGs可能缺乏足够的样本，造成数据不平衡问题，影响分类性能。
特征交叉：SDGs之间的相互依赖关系可能导致法律文本中存在复杂的特征交叉，需要更复杂的模型来捕捉这些交叉特征，从而影响分类算法的性能。
模型泛化：考虑到SDGs之间的相互依赖关系，分类模型需要具有良好的泛化能力，能够适应不同SDGs之间的关联性，以提高分类性能和准确性。
综上所述，可持续发展目标之间的相互依赖关系对法律文本的分类性能产生重要影响，需要在数据处理、特征提取和模型训练等方面加以考虑，以提高分类算法的效果和准确性。