Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để giảm số lượng chiều của dữ liệu văn bản, giúp giảm độ phức tạp tính toán và cải thiện hiệu suất mô hình?

Dự đoán các từ bị che giấu trong câu

Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác

Tóm tắt văn bản

Phân loại văn bản

Text Generation

Text Summarization

Text Classification

Text Translation

Lemmatization đưa từ về dạng gốc có nghĩa (lemma), trong khi stemming chỉ đơn giản loại bỏ các hậu tố và tiền tố

Stemming đưa từ về dạng gốc có nghĩa (lemma), trong khi lemmatization chỉ đơn giản loại bỏ các hậu tố và tiền tố

Lemmatization nhanh hơn stemming

Stemming chính xác hơn lemmatization

Quá trình xác định các tham chiếu trong văn bản, chẳng hạn như ‘anh ấy’ đề cập đến ai

Quá trình loại bỏ các stop words

Quá trình chuyển đổi văn bản thành chữ thường

Quá trình phân tích cú pháp của câu

Nhận dạng ý định (Intent Recognition)

Sinh văn bản (Text Generation)

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

Xác định chủ đề chính của văn bản

Xác định cảm xúc hoặc thái độ của người viết đối với một chủ đề cụ thể

Tóm tắt nội dung chính của văn bản

Dịch văn bản sang một ngôn ngữ khác

Quá trình chuyển đổi văn bản thành chữ thường

Quá trình chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, chẳng hạn như từ hoặc cụm từ

Quá trình loại bỏ các stop words

Quá trình phân tích cú pháp của câu