Ứng dụng nào sau đây thể hiện việc sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cải thiện trải nghiệm người dùng trong tìm kiếm thông tin?

Stemming (cắt gốc từ)

Lemmatization (nguyên mẫu hóa)

Tokenization (tách từ)

Stop word removal (loại bỏ từ dừng)

Câu này thể hiện tình cảm tích cực.

Câu này thể hiện tình cảm tiêu cực.

Câu này thể hiện tình cảm hỗn hợp (vừa tích cực, vừa tiêu cực).

Câu này không thể hiện tình cảm rõ ràng.

Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN).

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN).

Mạng nơ-ron truyền thẳng (Feedforward Neural Network).

Mạng nơ-ron tự tổ chức (Self-Organizing Map - SOM).

Giảm độ phức tạp tính toán của mô hình.

Cho phép mô hình tập trung vào các phần liên quan của câu khi xử lý thông tin.

Tăng tốc độ hội tụ của mô hình trong quá trình huấn luyện.

Cải thiện khả năng biểu diễn từ vựng của mô hình.

Tăng kích thước từ vựng.

Cải thiện khả năng hiểu nghĩa của từ.

Tạo ra các gốc từ không có nghĩa (over-stemming) hoặc khác nhau cho từ gốc giống nhau (under-stemming).

Giảm thời gian xử lý văn bản.

Nhận dạng thực thể có tên (NER).

Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis).

Dịch máy (Machine Translation).

Tóm tắt văn bản (Text Summarization).

Vị trí của từ trong câu.

Tần suất xuất hiện của từ trong văn bản.

Ý nghĩa ngữ nghĩa của từ.

Mối quan hệ cú pháp giữa các từ.