L2R-VTC, viết tắt của "Language to Language Translation with Vision and Text Context," là một dạng mô hình máy học được sử dụng trong việc tự động hoá giữa các ngôn ngữ. Đây là một phương pháp mới ra đời, dựa trên sự kết hợp giữa xử lý ảnh và văn bản, giúp hiệu quả của quá trình. Với L2R-VTC, người dùng có thể dễ dàng chuyển đổi các đoạn văn từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong thời gian ngắn nhất. Điều này đặc biệt có ích trong các lĩnh vực như Y tế, Giáo dục và Thương mại, nơi cần phải xử lý dữ liệu và đảm bảo tính chính xác cao. L2R-VTC được thiết kế với ưu điểm là độ lệch tâm thấp và tốc độ nhanh, nhờ đó nó có thể xử lý các đoạn văn dài và phức tạp. Điều này khác biệt với các phương pháp truyền thống như SMT (Machine Translation). Hơn nữa, mô hình này có thể dễ dàng đào tạo dựa trên dữ liệu sẵn có, giúp giảm chi phí và thời gian. Trong thực tế, L2R-VTC đã được áp dụng trong việc chuyển đổi các tài liệu Y tế từ tiếng Việt sang Anh hoặc Pháp, giúp bác sĩ và nhà nghiên cứu trao đổi kiến thức chuyên sâu hơn. Ngoài ra, nó cũng được sử dụng để địa hoá các tài liệu Giáo dục cho các đối tượng khác nhau, như người dùng bản địa và người nước ngoài. Tương lai của L2R-VTC là sự cải tiến hiệu quả và độ chính xác của mô hình thông qua việc nghiên cứu sâu hơn về xử lý ngữ cảnh và các đặc văn. Điều này sẽ giúp nó trở thành một công cụ hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như Luật và Công nghiệp. Tóm lại, L2R-VTC là một giải pháp năng động và hiệu quả cho việc tự động hoá , hứa hẹn sẽ có vai trò quan trọng trong của ngành công nghệ.