Câu 1
Trong một hệ thống hỏi đáp (Question Answering), thành phần nào chịu trách nhiệm trích xuất thông tin từ văn bản để trả lời câu hỏi?
Đáp án và lời giải
Đáp án: D
Trong một hệ thống hỏi đáp (Question Answering), thành phần nào chịu trách nhiệm trích xuất thông tin từ văn bản để trả lời câu hỏi?
Đáp án: D
Khi xây dựng một hệ thống phân tích cảm xúc, bạn nhận thấy mô hình của mình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu thực tế. Vấn đề này được gọi là gì?
Đáp án: B
Conditional Random Fields (CRF) thường được sử dụng cho tác vụ nào trong NLP?
Đáp án: B
Khi xử lý văn bản thô, bước nào sau đây KHÔNG thuộc giai đoạn tiền xử lý?
Đáp án: C
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để xác định loại từ (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ) của mỗi từ trong một câu?
Đáp án: C
Bag of Words (BoW) là một mô hình đơn giản trong NLP. Hạn chế lớn nhất của BoW là gì?
Đáp án: B
Mục tiêu của việc sử dụng word embeddings (ví dụ: Word2Vec, GloVe) trong NLP là gì?
Đáp án: A
Mục tiêu chính của stemming trong NLP là gì?
Đáp án: A
Khi một mô hình NLP không thể khái quát hóa tốt trên dữ liệu mới và cho thấy hiệu suất kém, điều này thường được gọi là gì?
Đáp án: B
Phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một mô hình dịch máy?
Đáp án: A
TF-IDF là một kỹ thuật quan trọng trong NLP, TF (Term Frequency) trong TF-IDF thể hiện điều gì?
Đáp án: B
Khi xử lý văn bản tiếng Việt, điều gì cần đặc biệt lưu ý so với tiếng Anh?
Đáp án: B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để chuyển đổi văn bản thành dạng số để máy tính có thể xử lý?
Đáp án: C
Trong ngữ cảnh của topic modeling (mô hình hóa chủ đề), LDA (Latent Dirichlet Allocation) là gì?
Đáp án: B
Mô hình ngôn ngữ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nổi tiếng với khả năng gì?
Đáp án: B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ‘paraphrasing’ là gì?
Đáp án: B
Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong NLP, giúp giảm độ phức tạp tính toán và cải thiện hiệu suất mô hình?
Đáp án: C
Trong mô hình Word2Vec, mục đích của việc huấn luyện mô hình là gì?
Đáp án: B
Khi triển khai một chatbot, bạn muốn lưu trữ thông tin về trạng thái của cuộc trò chuyện (ví dụ: các bước đã hoàn thành, thông tin đã thu thập). Bạn nên sử dụng kỹ thuật nào?
Đáp án: B
Khi đánh giá một mô hình sinh văn bản, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đo lường tính đa dạng của văn bản được tạo ra?
Đáp án: C
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ‘coreference resolution’ là gì?
Đáp án: B
Khi xây dựng một mô hình phân loại văn bản, bạn sử dụng kỹ thuật cross-validation để làm gì?
Đáp án: B
Trong kiến trúc Transformer, self-attention (tự chú ý) cho phép mô hình làm gì?
Đáp án: A
Trong ngữ cảnh của chatbot, ‘intent’ (ý định) đề cập đến điều gì?
Đáp án: B
Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là một ứng dụng phổ biến của NLP?
Đáp án: A
Trong các mô hình sequence-to-sequence, ‘teacher forcing’ là gì?
Đáp án: C
Trong lĩnh vực NLP, ‘perplexity’ là một thước đo đánh giá điều gì?
Đáp án: B
Trong lĩnh vực NLP, ‘n-gram’ đề cập đến điều gì?
Đáp án: B
Attention mechanism (cơ chế chú ý) được sử dụng rộng rãi trong các mô hình sequence-to-sequence. Mục đích chính của attention mechanism là gì?
Đáp án: B
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phương pháp nào thường được sử dụng để giảm số lượng từ trong văn bản bằng cách loại bỏ các từ không mang nhiều ý nghĩa?
Đáp án: C