F1-score là gì và tại sao nó hữu ích trong đánh giá mô hình NLP?

Biểu diễn từ dưới dạng vector số, giúp máy tính hiểu được quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ

Loại bỏ các từ không quan trọng trong văn bản

Phân chia văn bản thành các câu

Đếm tần suất xuất hiện của các từ

Xác định chủ đề của văn bản

Xác định cấu trúc ngữ pháp và quan hệ giữa các thành phần trong câu

Phân loại văn bản theo tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung lập)

Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác

Phân loại văn bản theo chủ đề

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

Phân tích cảm xúc và thái độ trong văn bản

Tóm tắt nội dung chính của văn bản

Phân tích dữ liệu người dùng để cải thiện sản phẩm

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và phản hồi một cách phù hợp

Tự động tạo ra nội dung quảng cáo

Theo dõi hành vi trực tuyến của người dùng

Mã hóa token (Tokenization)

Loại bỏ từ dừng (Stop word removal)

Lemma hóa (Lemmatization)

Phân tích cú pháp (Parsing)

Bằng cách mã hóa thứ tự từ trong câu

Bằng cách đếm tần suất xuất hiện của mỗi từ trong văn bản

Bằng cách sử dụng mạng nơ-ron để học biểu diễn từ

Bằng cách phân tích quan hệ ngữ pháp giữa các từ

Phân tích tình cảm của văn bản

Phát hiện ngôn ngữ của văn bản

Tóm tắt văn bản

Đánh giá tầm quan trọng của từ trong một văn bản so với tập hợp văn bản