1000+ câu Trắc nghiệm Nhập môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên có đáp án - Phần 3
30 câu hỏi
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ‘semantic role labeling’ (gán vai trò ngữ nghĩa) là gì?
Quá trình phân tích cú pháp của câu
Quá trình xác định vai trò ngữ nghĩa của các thành phần trong câu (ví dụ: Agent, Patient, Instrument)
Quá trình dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Quá trình tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu văn bản, giúp giảm thiểu chi phí tính toán và tăng hiệu suất của mô hình?
Tăng cường dữ liệu
Trích xuất đặc trưng
Giảm chiều dữ liệu
Phân tích quan hệ thực thể
Chọn đáp án C
Attention mechanism (cơ chế chú ý) trong mô hình Transformer có vai trò gì?
Tăng tốc độ huấn luyện mô hình
Giúp mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của câu khi xử lý
Giảm kích thước của mô hình
Cải thiện khả năng dịch máy
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, PoS tagging (gán nhãn từ loại) là gì?
Quá trình phân tích cảm xúc của văn bản
Quá trình gán nhãn từ loại (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ) cho mỗi từ trong câu
Quá trình dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Quá trình tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý các từ không có trong từ điển (out-of-vocabulary words) trong mô hình ngôn ngữ?
Loại bỏ các từ đó
Thay thế bằng một token đặc biệt (ví dụ: UNK)
Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Word embedding (nhúng từ) là gì?
Một phương pháp mã hóa văn bản thành hình ảnh
Một kỹ thuật biểu diễn từ dưới dạng vector số trong không gian nhiều chiều
Một thuật toán nén dữ liệu văn bản
Một phương pháp kiểm tra chính tả
Chọn đáp án B
Mục tiêu chính của Named Entity Recognition (NER) là gì?
Phân loại văn bản theo chủ đề
Nhận diện và phân loại các thực thể có tên trong văn bản
Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác
Tóm tắt nội dung văn bản
Chọn đáp án B
Trong lĩnh vực NLP, ‘coreference resolution’ (giải quyết đồng tham chiếu) là gì?
Quá trình phân tích cú pháp của câu
Quá trình xác định các biểu thức ngôn ngữ (ví dụ: đại từ) đề cập đến cùng một thực thể
Quá trình dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Quá trình tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mục đích của việc ‘disambiguation’ (phân biệt nghĩa) là gì?
Loại bỏ các từ dừng
Xác định nghĩa đúng của một từ trong ngữ cảnh cụ thể
Chuyển đổi văn bản thành giọng nói
Tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá sự tương đồng giữa hai văn bản?
Phân tích cú pháp
Tính cosine similarity giữa các vector biểu diễn văn bản
Gán nhãn từ loại
Loại bỏ stop words
Chọn đáp án B
Mục tiêu của việc sử dụng kỹ thuật ‘back translation’ (dịch ngược) trong huấn luyện mô hình dịch máy là gì?
Tăng tốc độ dịch máy
Tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo ra các câu mới từ dữ liệu hiện có
Giảm kích thước của mô hình
Cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ của mô hình
Chọn đáp án B
Trong lĩnh vực NLP, ‘zero-shot learning’ (học không cần dữ liệu) là gì?
Một phương pháp học máy không sử dụng bất kỳ dữ liệu nào
Một kỹ thuật cho phép mô hình thực hiện các tác vụ mà nó chưa từng được huấn luyện trực tiếp
Một thuật toán nén dữ liệu
Một phương pháp kiểm tra chính tả
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ‘stop word’ (từ dừng) là gì?
Những từ quan trọng nhất trong văn bản
Những từ được sử dụng để kết nối các câu
Những từ phổ biến và ít mang ý nghĩa trong văn bản, thường bị loại bỏ
Những từ được sử dụng để biểu thị cảm xúc
Chọn đáp án C
Trong lĩnh vực NLP, ‘text generation’ (sinh văn bản) là gì?
Quá trình phân tích cú pháp của câu
Quá trình tạo ra văn bản mới từ một mô hình ngôn ngữ
Quá trình dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Quá trình tóm tắt văn bản
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để chuyển đổi văn bản thành dạng số, giúp máy tính có thể hiểu và xử lý được?
Phân tích cú pháp
Biểu diễn văn bản
Xử lý hình ảnh
Phân tích cảm xúc
Chọn đáp án B
TF-IDF là một kỹ thuật phổ biến trong NLP, trong đó TF đại diện cho điều gì?
Term Frequency (Tần suất xuất hiện của từ)
Text Formatting (Định dạng văn bản)
Tree Filtering (Lọc cây)
Topic Finding (Tìm chủ đề)
Chọn đáp án A
Công cụ nào sau đây thường được sử dụng để thực hiện phân tích cú pháp trong tiếng Việt?
NLTK
Stanford CoreNLP
Underthesea
SpaCy
Chọn đáp án C
Mục tiêu của việc sử dụng kỹ thuật ‘data augmentation’ (tăng cường dữ liệu) trong NLP là gì?
Giảm kích thước của mô hình
Tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo ra các mẫu mới từ dữ liệu hiện có
Tăng tốc độ huấn luyện mô hình
Cải thiện khả năng dịch máy
Chọn đáp án B
Mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) cải tiến so với các mô hình ngôn ngữ trước đó như thế nào?
Chỉ có thể xử lý văn bản tiếng Anh
Huấn luyện trên dữ liệu nhỏ hơn
Sử dụng kiến trúc Transformer và huấn luyện theo cả hai hướng (trái và phải) của câu
Không cần dữ liệu huấn luyện
Chọn đáp án C
Trong ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ, perplexity được sử dụng để đánh giá điều gì?
Độ phức tạp của thuật toán
Khả năng dự đoán của mô hình
Tốc độ hội tụ của mô hình
Kích thước của dữ liệu huấn luyện
Chọn đáp án B
Bag-of-words (BoW) là gì?
Một phương pháp biểu diễn văn bản dưới dạng tập hợp các từ và tần suất của chúng, bỏ qua thứ tự
Một thuật toán tìm kiếm thông tin trên web
Một kỹ thuật phân tích cú pháp
Một mô hình ngôn ngữ dựa trên mạng nơ-ron
Chọn đáp án A
Khi xây dựng một hệ thống nhận dạng giọng nói (speech recognition), bước nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo hệ thống hoạt động tốt trong môi trường ồn ào?
Sử dụng micro chất lượng cao
Huấn luyện mô hình trên dữ liệu giọng nói sạch
Sử dụng kỹ thuật loại bỏ tiếng ồn (noise reduction)
Tăng tốc độ xử lý của hệ thống
Chọn đáp án C
Khi xử lý văn bản tiếng Việt, thách thức lớn nhất thường gặp phải là gì?
Sự phong phú của từ đồng nghĩa
Tính đa dạng của các loại câu
Việc không có khoảng trắng giữa các âm tiết trong một từ ghép
Sự đơn giản của ngữ pháp
Chọn đáp án C
Khi xây dựng một hệ thống chatbot, bước nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo chatbot hiểu đúng ý định của người dùng?
Xây dựng giao diện người dùng đẹp mắt
Huấn luyện mô hình nhận dạng ý định (intent recognition) chính xác
Tối ưu hóa tốc độ phản hồi của chatbot
Thêm nhiều tính năng phức tạp
Chọn đáp án B
Khi đánh giá một mô hình phân loại văn bản, độ đo nào sau đây thể hiện tỷ lệ các trường hợp được dự đoán là tích cực và thực tế cũng là tích cực?
Precision (Độ chính xác)
Recall (Độ phủ)
F1-score
Accuracy (Độ chính xác tổng thể)
Chọn đáp án A
Mô hình nào sau đây thường được sử dụng cho bài toán dịch máy (machine translation)?
Support Vector Machine (SVM)
Recurrent Neural Network (RNN) với kiến trúc Sequence-to-Sequence
K-Nearest Neighbors (KNN)
Decision Tree
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ‘chunking’ là gì?
Quá trình chia văn bản thành các đoạn nhỏ hơn dựa trên ngữ nghĩa
Quá trình loại bỏ các từ dừng
Quá trình chuyển đổi từ về dạng gốc của nó
Quá trình phân tích cú pháp của câu
Chọn đáp án A
Trong lĩnh vực NLP, ‘knowledge graph’ (đồ thị tri thức) được sử dụng để làm gì?
Biểu diễn thông tin dưới dạng đồ thị, giúp máy tính hiểu và suy luận
Phân tích cảm xúc của văn bản
Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác
Tóm tắt nội dung văn bản
Chọn đáp án A
Khi xây dựng một hệ thống tóm tắt văn bản, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để chọn ra các câu quan trọng nhất?
Loại bỏ các từ dừng
Sử dụng TF-IDF để đánh giá tầm quan trọng của các câu
Phân tích cú pháp
Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác
Chọn đáp án B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, stemming (cắt gốc từ) là gì?
Quá trình tìm kiếm từ đồng nghĩa
Quá trình loại bỏ các từ dừng
Quá trình chuyển đổi từ về dạng gốc của nó
Quá trình phân tích cú pháp của câu
Chọn đáp án C
