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

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.

Tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Xác định ý định của người dùng từ đầu vào ngôn ngữ tự nhiên.

Quản lý lịch sử hội thoại.

Kết nối với cơ sở dữ liệu để truy xuất thông tin.

Term Frequency - Inverse Document Frequency; đo lường tầm quan trọng của từ trong văn bản.

Text Filtering - Information Dissemination Framework; lọc thông tin văn bản.

Topic Finding - Intent Detection Function; xác định chủ đề và ý định.

Transformation Function - Input Data Formatting; định dạng dữ liệu đầu vào.

Sinh văn bản.

Phân loại văn bản.

Tóm tắt văn bản.

Dịch máy.

Dịch máy tự động.

Nhận dạng khuôn mặt.

Chatbot và trợ lý ảo.

Phân tích tình cảm trên mạng xã hội.

Xác định chủ đề chính của văn bản.

Đánh giá cảm xúc hoặc thái độ được thể hiện trong văn bản.

Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác.

Tóm tắt nội dung chính của văn bản.

Huấn luyện lại mô hình từ đầu với dữ liệu mới.

Tiếp tục huấn luyện mô hình đã được huấn luyện trước trên một tập dữ liệu cụ thể cho một tác vụ cụ thể.

Thay đổi kiến trúc mạng nơ-ron của mô hình.

Nén mô hình để giảm kích thước.

Học mà không cần bất kỳ dữ liệu huấn luyện nào.

Thực hiện một tác vụ mà nó chưa từng được huấn luyện trực tiếp cho tác vụ đó.

Huấn luyện mô hình với dữ liệu tổng hợp.

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

Tốc độ dịch.

Độ chính xác ngữ pháp của bản dịch.

Mức độ tương đồng giữa bản dịch của máy và bản dịch tham khảo của con người.

Khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình.

Thuật toán máy học để phân tích văn bản.

Cơ sở dữ liệu từ vựng ngữ nghĩa.

Công cụ dịch máy tự động.

Phương pháp đánh giá mô hình NLP.

Phát triển phần cứng máy tính mạnh mẽ hơn.

Tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người.

Xây dựng các thuật toán tối ưu hóa cơ sở dữ liệu.

Thiết kế giao diện người dùng trực quan.