Given that polysemy refers to words having multiple meanings, which model is best suited to address this issue?

Đáp án đúng: "Convolutional Neural Networks". Đa nghĩa (polysemy) là khi một từ như "bank" có nhiều nghĩa, và nghĩa đúng chỉ xác định được nhờ các từ xung quanh. Mạng tích chập trên văn bản trượt các bộ lọc qua cửa sổ vài từ liên tiếp, nên đặc trưng sinh ra cho một vị trí phụ thuộc vào cả từ đó lẫn láng giềng, ví dụ cụm "river bank" và "bank account" kích hoạt bộ lọc khác nhau; trong các lựa chọn, đây là mô hình duy nhất học được biểu diễn theo ngữ cảnh cục bộ. Cần nói rõ hướng giải quyết đa nghĩa triệt để nhất hiện nay là embedding ngữ cảnh như ELMo hay BERT, nhưng chúng không có trong danh sách. "Random Forest Classifier" làm việc trên vectơ đặc trưng cố định như túi từ, mỗi từ một cột duy nhất bất kể nghĩa nào. "Gradient Boosting" cũng là tổ hợp cây quyết định trên đặc trưng cố định, không mô hình hoá ngữ cảnh. "All of these" sai vì hai mô hình cây không phân biệt được các nghĩa của cùng một từ.