1000+ câu Trắc nghiệm Nhập môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên có đáp án - Phần 12

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.

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.

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.

Tự động hóa quy trình sản xuất.

Phân tích phản hồi của khách hàng và cung cấp hỗ trợ tự động qua chatbot.

Quản lý kho hàng.

Thiết kế sản phẩm mới.

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.

Phân tích cú pháp (Parsing).

Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis).

Nén dữ liệu (Data Compression).

Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition).

Phân loại hình ảnh.

Xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc chuỗi thời gian.

Phát hiện đối tượng trong ảnh.

Dự đoán giá cổ phiếu.

Chẩn đoán hình ảnh y tế.

Phân tích hồ sơ bệnh án điện tử để cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

Phẫu thuật robot.

Sản xuất thuốc.

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.

Xác định cảm xúc chủ đạo trong văn bản.

Chuyển đổi văn bản sang định dạng khác.

Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Chỉ có thể sinh văn bản, không thể hiểu văn bản.

Được huấn luyện theo hướng đơn (unidirectional).

Được huấn luyện theo hướng song song (bidirectional), xem xét ngữ cảnh cả trước và sau của từ.

Chỉ hoạt động tốt với tiếng Anh.

Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

Dự đoán xác suất xuất hiện của một chuỗi từ.

Phân loại văn bản theo chủ đề.

Nhận dạng các thực thể có tên trong văn bản.

Cơ chế hồi quy (Recurrence).

Cơ chế chú ý (Attention).

Cơ chế tích chập (Convolution).

Cơ chế pooling (Pooling).

Số lượng từ vựng hạn chế.

Sự khác biệt về ngữ pháp giữa các ngôn ngữ.

Một từ hoặc cụm từ có thể có nhiều nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh.

Khả năng xử lý số liệu kém của máy tính.

Phân loại văn bản theo chủ đề.

Tìm kiếm các từ đồng nghĩa trong văn bản.

Rút gọn các từ về dạng gốc (stem) của chúng.

Đánh dấu các thực thể có tên trong văn bản.

Khả năng dịch văn bản sang nhiều ngôn ngữ.

Khả năng hiểu ý nghĩa của từ và câu dựa trên môi trường xung quanh (văn bản trước và sau).

Khả năng tóm tắt văn bản dài thành ngắn gọn.

Khả năng nhận dạng giọng nói thành văn bản.

Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

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

Dịch các tên riêng sang ngôn ngữ khác.

Tìm kiếm các từ đồng nghĩa của tên riêng.

Giảm kích thước dữ liệu văn bản.

Biểu diễn từ dưới dạng vector số thực, nắm bắt được ngữ nghĩa và quan hệ giữa các từ.

Tăng tốc độ xử lý văn bản.

Đơn giản hóa quá trình tiền xử lý văn bản.