Word2Vec is used for:

Đáp án đúng: "Word Embedding". Word2Vec là họ mô hình mạng nơ-ron nông do nhóm của Mikolov tại Google công bố, học vectơ dày (dense vector) cho mỗi từ sao cho các từ xuất hiện trong ngữ cảnh giống nhau có vectơ gần nhau; nó có hai kiến trúc là CBOW (đoán từ đích từ ngữ cảnh) và Skip-gram (đoán ngữ cảnh từ từ đích). Kết quả của nó chính là biểu diễn từ dạng nhúng (word embedding). "Text Classification" (phân loại văn bản) là bài toán hạ nguồn có thể dùng vectơ Word2Vec làm đặc trưng đầu vào, nhưng Word2Vec bản thân không gán nhãn cho văn bản. "Speech Recognition" (nhận dạng tiếng nói) chuyển tín hiệu âm thanh thành chữ, dựa trên mô hình âm học, không phải mục đích của Word2Vec. "Parsing" (phân tích cú pháp) dựng cây cấu trúc ngữ pháp của câu bằng văn phạm hoặc bộ phân tích phụ thuộc, khác hẳn việc học vectơ nghĩa của từ.