Practical NLP - Chapter 07 - Topics in Brief

Mục tiêu cần hiểu

• Có bản đồ nhanh của các task NLP thường gặp ngoài classification/IE/chatbot.
• Nhìn được input-output và pipeline tối thiểu của search, topic modeling, summarization, recommender, MT và QA.
• Biết task nào cần được tách thành concept note riêng sau khi đọc sâu hơn.

Định nghĩa quan trọng

• Information retrieval
• Topic Modeling
• Summarization
• Recommender systems for textual data
• Machine translation
• Question Answering

Mental model

Task family
-> user need
-> representation / index / model
-> evaluation
-> product constraint

Phần cần biết

• Chapter này là bản đồ rộng; không cần tóm tắt đều mọi topic.
• Ưu tiên topic liên quan trực tiếp tới workflow hiện tại: search/RAG, summarization, QA, recommender trên text.

Câu hỏi review

1. Search khác QA ở output kỳ vọng nào?
2. Topic modeling dùng tốt nhất trong tình huống nào?
3. Summarization nên đánh giá bằng metric hay review thủ công?

Gợi ý trả lời câu hỏi review

• So sánh task bằng input, output, representation, metric và rủi ro production.

Liên kết

• Practical Natural Language Processing
• Topic Modeling
• Summarization
• Question Answering