Bước đầu tiên, L2R-Lex là một framework được thiết kế để xử lý các mối liên kết ngữ nghĩa từ dữ liệu lớn. Với sự trợ đỡ của AI, L2R-Lex có thể nhận biết và phân tích các quan hệ giữa các từ vựng khác nhau trong bộ lớn nhất thế giới, đó là Wolfram Alpha. Điều này cho phép nó tạo ra một mạng lưới mối liên kết toàn cầu, nơi từng từ được kết nối với các từ khác dựa trên sự tương tự hoặc mối liên quan cụ thể. Khi kết hợp với Visual Contextualization, L2R-VTC đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để tìm kiếm hình ảnh và văn bản cùng lúc. Điều này giúp người dùng có thể tra cứu thông tin nhanh chóng hơn khi xem xét cả hai kênh thông tin quan trọng. Ví dụ, nếu bạn đang tìm kiếm một loài động vật, thì L2R-VTC sẽ không chỉ trả về các từ ngữ tương ứng mà còn gắn kèm với hình ảnh của loài động vật đó. Lợi ích lớn nhất của L2R-VTC là sự chính xác và tính liên kết cao trong kết quả tìm kiếm. Bằng cách kết hợp hai nguồn dữ liệu khác nhau, nó đã giảm thiểu được số lỗi và giúp người dùng nhận dạng thông tin một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt có giá trị trong các ứng dụng như tra cứu từ vựng trong một ngôn ngữ khôngamiliar hay phân tích hình ảnh để tìm kiếm thông tin cụ thể. Ứng dụng L2R-VTC trong thực tế, chúng ta có thể thấy được hiệu quả của nó trong lĩnh vực giáo dục và nghiên cứu. Ví dụ, trong việc giảng dạy tiếng anh cho người mới học, L2R-VTC có thể giúp sinh viên hiểu sâu về các từ vựng và mối liên kết giữa chúng với hình ảnh cụ thể. Điều này làmcho đầu ra cho các phương pháp hiệu quả hơn. Tóm lại, L2R-VTC là một công cụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ, có thể được áp dụng để tìm kiếm và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Với sự phát triển của công nghệ, nó sẽ có nhiều ứng dụng thêm trong tương lai, giúp con người tra cứu thông tin một cách đơn giản và hiệu quả hơn.