Machine Translation (Dịch máy) là một lĩnh vực NLP nhằm mục đích:

Học từ dữ liệu không có nhãn.

Thực hiện tác vụ mà không cần được huấn luyện trực tiếp cho tác vụ đó.

Huấn luyện mô hình trên dữ liệu tổng hợp (synthetic data).

Đưa ra dự đoán với độ chính xác bằng 0.

Khả năng ngôn ngữ thay đổi theo thời gian.

Việc một từ hoặc cụm từ có thể có nhiều nghĩa khác nhau.

Sự khác biệt giữa ngôn ngữ nói và ngôn ngữ viết.

Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu văn bản đủ lớn.

Chuyển đổi văn bản thành giọng nói.

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

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

Gán nhãn từ loại (part-of-speech tagging) cho các từ.

Phân loại ảnh.

Xử lý dữ liệu tuần tự như chuỗi văn bản.

Phát hiện đối tượng trong ảnh.

Giảm chiều dữ liệu.

Dịch máy.

Nhận dạng khuôn mặt.

Phân tích cảm xúc văn bản.

Chatbot.

Các phương pháp cải thiện độ chính xác của mô hình NLP.

Các kỹ thuật tấn công mô hình NLP bằng cách tạo ra các đầu vào được thiết kế đặc biệt để đánh lừa mô hình.

Các phương pháp phát hiện lỗi sai trong dữ liệu văn bản.

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu huấn luyện.

Kích thước của văn bản đầu vào.

Số lượng từ xung quanh từ mục tiêu được xem xét để hiểu ngữ cảnh.

Thời gian cần thiết để xử lý một câu.

Giao diện người dùng của một ứng dụng NLP.