NGHIÊN CỨU
Trong nghiên cứu tiến sĩ, mình kết hợp học biểu diễn sâu và lựa chọn dưới môđun để gợi ý tài liệu tham khảo phù hợp, bổ trợ nhau cho bản thảo học thuật.
Nếu Google Scholar tạm thời không truy cập được, bạn có thể xem danh sách công bố bên dưới và mở bài báo từ các nguồn xuất bản gốc.
TRỌNG TÂM NGHIÊN CỨU
Mình nghiên cứu cách biểu diễn ngôn ngữ và thuật toán lựa chọn giúp tìm kiếm trong kho thông tin lớn. Với bài toán gợi ý trích dẫn, mình kết hợp độ liên quan, độ bao phủ và tính đa dạng.
LUẬN ÁN TIẾN SĨ · 2022
Luận án tiến sĩ tại Đại học Công nghệ Sydney kết hợp học biểu diễn tài liệu và lựa chọn tập hợp. Mình đánh giá cả danh mục tài liệu tham khảo, thay vì chỉ xếp hạng từng tài liệu theo độ liên quan.
Đọc luận án tại UTS (mở trong tab mới)CÔNG BỐ TIÊU BIỂU
Bạn có thể xem toàn văn và thông tin xuất bản qua các liên kết bên dưới.
2021
IEEE Access
Huấn luyện chung mô hình biểu diễn nơ-ron và mô hình chấm điểm dưới môđun để chọn trích dẫn vừa liên quan vừa đa dạng. Đánh giá trên ba bộ dữ liệu trích dẫn.
2020
ICPR 2020 · bản thảo của tác giả
Dùng Sentence-BERT, huấn luyện Siamese và bộ ba để biểu diễn bài báo, rồi chọn tài liệu tham khảo theo hàm mục tiêu dưới môđun. Đánh giá trên ACL Anthology Network.
2020
PACLING 2019 · tuyển tập bài báo đã chỉnh sửa
Chọn tài liệu tham khảo theo độ liên quan, độ bao phủ và tính đa dạng. Thử nghiệm trên kho bài báo ACL.
Cùng trao đổi về truy xuất thông tin, hệ gợi ý, AI ứng dụng hoặc hợp tác nghiên cứu.
