Word2Vec is a:

Đáp án đúng: "Word embedding technique". Word2Vec do Mikolov và cộng sự tại Google công bố năm 2013 học cho mỗi từ một vectơ đặc (dense vector) vài trăm chiều bằng một mạng nông với hai kiến trúc CBOW (đoán từ giữa từ các từ ngữ cảnh) và Skip-gram (đoán ngữ cảnh từ từ giữa); các từ xuất hiện trong ngữ cảnh giống nhau nhận vectơ gần nhau, nên nó là kỹ thuật nhúng từ (word embedding). "Classification model" sai vì Word2Vec không gán nhãn cho văn bản; vectơ của nó chỉ được dùng làm đặc trưng đầu vào cho một bộ phân lớp khác. "Rule-based system" sai vì không có luật viết tay nào, mọi vectơ đều học từ kho ngữ liệu. "Parsing technique" sai vì phân tích cú pháp dựng cây cấu trúc câu, còn Word2Vec không xét quan hệ ngữ pháp giữa các từ.