BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) có đặc điểm nổi bật nào?

Dịch các từ đồng nghĩa sang ngôn ngữ khác.

Xác định các cụm từ hoặc đại từ nào trong văn bản đề cập đến cùng một thực thể.

Phân loại các câu theo chủ đề.

Tóm tắt các đoạn văn bản dài.

Các từ có tần suất xuất hiện thấp trong văn bản.

Các từ mang thông tin ngữ nghĩa quan trọng nhất.

Các từ phổ biến nhưng ít mang lại giá trị thông tin ngữ nghĩa (ví dụ: 'là', 'và', 'của').

Các từ khóa chính xác định chủ đề của văn bản.

Khó xử lý với dữ liệu văn bản lớn.

Không giữ được thông tin về thứ tự từ và ngữ cảnh.

Yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.

Chỉ hoạt động tốt với tiếng Anh.

Phân tích cú pháp.

Sinh văn bản tự nhiên và mạch lạc.

Nhận dạng thực thể có tên.

Phân tích tình cảm.

Chuyển đổi văn bản thành giọng nói.

Phân tích ý nghĩa ngữ nghĩa của câu.

Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ hoặc cụm từ.

Loại bỏ các từ dừng (stop words) khỏi văn bản.

Chi phí phát triển mô hình NLP quá cao.

Khả năng NLP tạo ra các hệ thống thiên vị, phân biệt đối xử hoặc lan truyền thông tin sai lệch.

Sự phức tạp của thuật toán NLP.

Yêu cầu phần cứng mạnh mẽ để chạy mô hình NLP.

Giữ lại thứ tự từ trong câu.

Đơn giản và dễ thực hiện.

Hiểu được ngữ cảnh của từ trong câu.

Xử lý tốt các từ đồng nghĩa và trái nghĩa.