Cơ chế 'attention' trong mô hình Transformer giúp giải quyết vấn đề gì của RNN trong xử lý chuỗi dài?
Vấn đề vanishing gradient.
Khả năng song song hóa tính toán.
Khả năng nắm bắt sự phụ thuộc xa trong chuỗi.
Tốc độ huấn luyện chậm.
Quảng cáo
Trả lời:
Giải bởi Vietjack
Chọn đáp án C
Hot: 1000+ Đề thi cuối kì 2 file word cấu trúc mới 2026 Toán, Văn, Anh... lớp 1-12 (chỉ từ 60k). Tải ngay
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1
Phân loại email spam.
Trả lời câu hỏi tự động và trích xuất thông tin.
Dịch văn bản theo thời gian thực.
Phân tích độ phổ biến của từ khóa trên mạng xã hội.
Lời giải
Chọn đáp án B
Câu 2
Hệ thống phân loại văn bản.
Hệ thống dịch máy.
Hệ thống chatbot.
Hệ thống tóm tắt văn bản.
Lời giải
Chọn đáp án B
Câu 3
Giải quyết vấn đề ngôn ngữ đa nghĩa.
Xác định tất cả các tham chiếu đến cùng một thực thể trong văn bản.
Phân giải cấu trúc cú pháp phức tạp.
Giải quyết các lỗi chính tả và ngữ pháp.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 4
Support Vector Machine (SVM).
Latent Dirichlet Allocation (LDA).
K-Nearest Neighbors (KNN).
Decision Tree.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 5
Khả năng chatbot tạo ra câu trả lời tự nhiên và mạch lạc.
Quá trình chatbot hiểu được mục đích hoặc ý định của người dùng đằng sau câu hỏi hoặc yêu cầu.
Kỹ thuật chatbot ghi nhớ lịch sử hội thoại.
Phương pháp chatbot xử lý các ngôn ngữ khác nhau.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 6
Tăng độ dài của văn bản để cải thiện hiệu suất mô hình.
Loại bỏ các từ phổ biến, ít mang lại thông tin ngữ nghĩa cho một số tác vụ NLP.
Thay thế các từ đồng nghĩa để chuẩn hóa văn bản.
Phân tích cảm xúc của văn bản.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 7
Contextual word embedding chỉ hoạt động với tiếng Anh.
Contextual word embedding tạo ra biểu diễn vector duy nhất cho mỗi từ, bất kể ngữ cảnh.
Contextual word embedding tạo ra biểu diễn vector khác nhau cho cùng một từ tùy thuộc vào ngữ cảnh sử dụng.
Word embedding truyền thống không thể xử lý từ ngoài từ vựng (out-of-vocabulary words).
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Nhắn tin Zalo
Hỏi bài tập