Trong NLP, 'Word Embedding' (Ví dụ: Word2Vec, GloVe) giúp giải quyết vấn đề gì của phương pháp 'Bag-of-Words'?

Một thuật toán cụ thể để xử lý ngôn ngữ.

Một tập hợp lớn các văn bản được sử dụng để huấn luyện mô hình ngôn ngữ hoặc đánh giá hiệu suất của hệ thống NLP.

Một thư viện phần mềm chứa các công cụ NLP.

Một phương pháp để biểu diễn từ thành vector số.

Phân tích cảm xúc của văn bản.

Đo lường tầm quan trọng của một từ trong một văn bản so với một tập hợp các văn bản (corpus).

Phân loại văn bản theo chủ đề.

Tóm tắt văn bản.

Sự phát triển quá nhanh của công nghệ phần cứng.

Tính mơ hồ và đa nghĩa của ngôn ngữ con người (ví dụ: từ đồng âm, chơi chữ, ẩn dụ).

Sự thiếu hụt dữ liệu văn bản để huấn luyện mô hình.

Chi phí cao để phát triển các thuật toán NLP.

Tìm kiếm các từ khóa quan trọng trong văn bản.

Xác định và phân loại các thực thể có tên (ví dụ: tên người, địa điểm, tổ chức) trong văn bản.

Phân tích cảm xúc của người viết.

Tóm tắt văn bản.

Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

Dự đoán xác suất xuất hiện của một chuỗi từ hoặc từ tiếp theo trong một câu.

Tìm kiếm thông tin trong văn bản.

Tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản.

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) của khách hàng về sản phẩm.

Dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu lịch sử.

Dịch máy (Machine Translation) giữa các ngôn ngữ khác nhau.

Trợ lý ảo (Chatbot) trả lời câu hỏi của người dùng.

Tự động hóa quá trình sản xuất hàng hóa.

Phân tích đánh giá sản phẩm của khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ.

Quản lý kho hàng.

Vận chuyển hàng hóa.