Mặc dù Bag-of-Words và TF-IDF là những kỹ thuật cơ bản mang tính nền tảng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chúng không phải không có điểm yếu. Một trong những hạn chế lớn nhất của cả hai phương pháp là chúng không nhận biết được ngữ nghĩa và ngữ cảnh của các từ trong văn bản. Ví dụ, hai câu chứa cùng một tập hợp từ nhưng nhấn mạnh ngữ cảnh khác nhau sẽ được biểu diễn giống nhau. Điều này có thể gây ra sự hiểu nhầm khi phân tích và xử lý văn bản.
Một hạn chế nữa của Bag-of-Words là sự thiếu khả năng phân biệt giữa các từ khi dùng chung một ngữ cảnh. Trong mô hình này, toàn bộ trọng số của các từ trong văn bản được tính toán độc lập dựa trên tần suất xuất hiện, mà không xem xét vị trí hay sự tương tác của chúng với các từ khác trong cùng văn bản.
Đối với TF-IDF, mặc dù có cải tiến hơn Bag-of-Words một chút khi xét trọng số, kỹ thuật này vẫn bỏ qua sự đồng hiện và ngữ nghĩa của từ trong câu. Điều này dẫn đến việc không thể xác định ngữ cảnh thực sự của từ hay cụm từ trong văn bản phức tạp.
Những hạn chế kể trên đã thúc đẩy giới nghiên cứu và phát triển tìm kiếm các kỹ thuật mới để biểu diễn văn bản. Một trong những phương pháp tiên tiến và được ứng dụng rộng rãi hơn là Word2Vec. Word2Vec sử dụng mô hình neural network để học biểu diễn của các từ dưới dạng vector, trong đó mỗi từ được mã hóa thành một vector có kích thước cố định, cho phép nhận diện ngữ cảnh và ngữ nghĩa của từ. Kỹ thuật này tận dụng sức mạnh của học sâu, qua đó cải thiện đáng kể hiệu suất của các ứng dụng NLP.
Một ví dụ khác là mô hình học sâu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), phát triển bởi Google, hoạt động trên cơ chế học biểu diễn ngữ nghĩa của từ thông qua các tầng mã hóa phi hướng từ hai chiều. Ưu điểm của BERT là khả năng nhận diện không chỉ ngữ nghĩa của từ trong văn cảnh hiện tại, mà còn từ những phần thông tin trước hoặc sau trong đoạn văn, tăng cường mức độ chính xác của việc hiểu ngữ nghĩa.
Việc cải tiến từ các mô hình Bag-of-Words và TF-IDF sang những mô hình tiên tiến như Word2Vec hay BERT đánh dấu một bước nhảy vọt trong việc ứng dụng NLP. Nó không chỉ thay đổi cách biểu diễn văn bản mà còn tạo ra nhiều khả năng hơn trong việc phân tích, hiểu biết và phản hồi thông minh đối với dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.
Trong tương lai, sự phát triển của các kỹ thuật mới hứa hẹn sẽ hỗ trợ tối đa cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, không chỉ giới hạn trong văn bản mà còn mở rộng ra nhiều hình thức truyền thông ngôn ngữ khác. Nhờ vào bước tiến này, các ứng dụng AI đang dần có khả năng giao tiếp và tương tác với con người một cách tự nhiên và hiệu quả hơn.