L2R là một thuật toán được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ, giúp nhận biết và phân loại văn bản dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện. Khi kết hợp với VTC (Visual Text Classification), L2R trở thành công cụ hữu hiệu trong việc phân loại văn bản bằng cách kết hợp thông tin từ cả hai nguồn: văn bản và ảnh hưởng. Với L2R VTC, các mô hình có thể tính toán cùng lúc thông tin từ ngôn ngữ và hình ảnh, giúp tăng hiệu quả của. Điều này đặc biệt có lợi khi xử lý các trường hợp văn bản dài, hoặc cần bắt đầu từ một đoạn văn bản cụ thể. So sánh với các phương pháp khác như các mạng CNN hoặc BERT, L2R VTC mang đến một cách mới và linh hoạt để tiếp cận vấn đề. Ví dụ, trong thực tế, L2R VTC có thể được áp dụng để phân loại các hình ảnh có kèm theo text, hoặc để giám sát ngữ cảnh khi phân tích văn bản. Bình luận của các chuyên gia trong lĩnh vực này cho thấy rằng L2R VTC đang trở thành một sự thay thế đáng chú ý cho các phương pháp truyền thống, nhờ ưu đãi của nó trong xử lý ngữ cảnh và năng lực học sâu. Tuy nhiên, vẫn còn có những thách thức cần giải quyết, như cách tối ưu hóa các mô hình để phù hợp với các dữ liệu cụ thể và đảm bảo tính chính xác trong. Nhưng với sự phát triển của công nghệ, L2R VTC hứa hẹn sẽ đem lại nhiều thành tựu hơn trong tương lai.