L2R-VCT là một phương pháp mới trong lĩnh vực học sâu, được sử dụng để chỉ định các tính từ vào các mẫu văn. Đây là một quá trình-machine learning có mục tiêu chính là cung cấp thông tin hữu ích về văn bản cho các hệ thống ngôn ngữ. Phương pháp này dựa trên sự kết hợp giữa xử lý ngôn ngữ và thần tính toán, giúp xác định các quan hệ ngữ trong văn bản. L2R-VCT được áp dụng rộng rãi trong việc tạo chỉ số tính từ cho các mô hình ngôn ngữ như Word embeddings hay cácTransformer. Ứng dụng L2R-VCT có thể giúp cải thiện hiệu quả của các hệ thống ngôn ngữ, như vị trí nhận biết tự nhiên (NLP), bằng cách cung cấp thông tin chi tiết hơn về nội dung văn bản. Tuy nhiên, việc áp dụng này cũng có một số hạn chế, chẳng hạn cân nhắc đến tính phức tạp của ngôn ngữ và độ nhạy cảm với lỗi. Tóm lại, L2R-VCT là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ, có thể đem lại giá trị lớn cho các ứng dụng cần đòi hỏi chính xác cao về nội dung văn bản.