Mục đích của mô hình Bag-of-Words (BoW) trong NLP là gì?

NLTK (Natural Language Toolkit) là một thư viện Python phổ biến và mạnh mẽ, cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó bao gồm các công cụ để phân tích cú pháp, phân tích ngữ nghĩa, gắn thẻ POS, tách từ, và nhiều hơn nữa. TensorFlow và PyTorch là các thư viện học sâu thường được sử dụng trong NLP, nhưng chúng không phải là các thư viện NLP chuyên dụng. Scikit-learn là một thư viện học máy đa năng, nhưng nó không tập trung vào NLP.

Từ dừng (stop word) là những từ phổ biến, thường gặp trong văn bản, nhưng lại ít mang ý nghĩa về mặt nội dung và thường bị loại bỏ trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tăng hiệu quả. Các từ như "các", "là", "thì", "mà", "ở",... là những ví dụ điển hình. Trong các lựa chọn trên, "các" là một từ dừng, trong khi danh từ, động từ và tính từ mang nhiều ý nghĩa nội dung hơn.

Mô hình hóa ngôn ngữ (A) là kỹ thuật được sử dụng để dự đoán xác suất của một chuỗi từ trong một ngữ cảnh nhất định. Nó gán xác suất cho các chuỗi từ, cho phép dự đoán từ tiếp theo trong một câu hoặc đánh giá tính hợp lệ của một câu. Các lựa chọn khác không phù hợp vì:

• Nhận dạng thực thể được đặt tên (B): Liên quan đến việc xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản (ví dụ: tên người, tổ chức, địa điểm).
• Phân tích tình cảm (C): Xác định tông giọng hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung tính).
• Dịch máy (D): Chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Nhiệm vụ NLP liên quan đến việc gán nhãn các từ trong câu với các danh mục ngữ pháp tương ứng của chúng được gọi là "Gắn thẻ một phần của bài phát biểu" (Part-of-Speech Tagging). Ví dụ: gán nhãn "danh từ", "động từ", "tính từ",... cho mỗi từ trong câu.

• Nhận dạng thực thể được đặt tên (Named Entity Recognition): Xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản (ví dụ: tên người, tổ chức, địa điểm).
• Phân tích phụ thuộc (Dependency Parsing): Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu bằng cách xác định mối quan hệ phụ thuộc giữa các từ.
• Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis): Xác định cảm xúc hoặc ý kiến được thể hiện trong văn bản.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Dưới đây là phân tích từng đáp án:

• A. Phân tích tình cảm: Kỹ thuật này xác định cảm xúc hoặc ý kiến được thể hiện trong văn bản (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung tính). Nó không tạo ra văn bản mới.
• B. Tạo văn bản: Đây là kỹ thuật sinh ra văn bản mới dựa trên dữ liệu hoặc hướng dẫn có sẵn. Nó bao gồm việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ để dự đoán và tạo ra chuỗi từ ngữ mạch lạc và có nghĩa.
• C. Nhận dạng thực thể được đặt tên: Kỹ thuật này xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm. Nó không tạo ra văn bản mới.
• D. Gắn thẻ một phần của bài phát biểu: Kỹ thuật này gán một phần lời nói (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ) cho mỗi từ trong một câu. Nó không tạo ra văn bản mới.

Do đó, đáp án đúng là "Tạo văn bản", vì nó mô tả chính xác kỹ thuật tạo ra câu hoặc văn bản mới.