Which of the following best describes the purpose of word embeddings in Natural Language Processing?

Đáp án đúng: "To represent words as dense vectors that capture semantic and syntactic relationships.". Word embedding (nhúng từ) ánh xạ mỗi từ thành một vector số thực ít chiều, thường vài trăm chiều, học từ ngữ cảnh xuất hiện theo giả thuyết phân bố: từ dùng trong những ngữ cảnh giống nhau thì có nghĩa gần nhau. Nhờ vậy khoảng cách và hướng giữa các vector phản ánh quan hệ ngữ nghĩa (king gần queen) lẫn quan hệ ngữ pháp (walk với walked giống quan hệ swim với swam). "To store words in a dictionary for fast lookup" mô tả một cấu trúc dữ liệu tra cứu như bảng băm, không tạo ra biểu diễn mang nghĩa. "To count the frequency of words in a text corpus." là việc của các mô hình đếm như bag-of-words, cho vector thưa và không nắm được quan hệ giữa các từ. "To translate words from one language to another." là bài toán dịch máy; embedding có thể làm đầu vào cho hệ dịch nhưng bản thân nó không dịch gì cả.