• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    09/11/2023: TS. Triệu Hải Long (IAI, UET) Trích xuất thông tin dữ liệu Y sinh: một số chủ đề và phương pháp

    Trích xuất thông tin là một bài toán quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trong đó bao gồm các bài toán con như: trích chọn thực thể tên (named entity recognition), trích xuất mối quan hệ (relation extraction), trích xuất sự kiện (event extraction), phân giải đồng tham chiếu (coreference resolution), v.v… Các bài toán này nhằm trích xuất các thông tin có cấu trúc và các mối quan hệ giữa chúng. Lĩnh vực nghiên cứu về y sinh là một lĩnh vực quan trọng và thu hút nhiều sự quan tâm, liên quan đến các nghiên cứu về khoa học đời sống và y sinh học như các cơ chế di truyền, từ các cấp độ tế bào, phân tử, cho đến việc bào chế thuốc, cơ chế và giải pháp chữa bệnh v.v… Do đó, một lượng lớn các bài báo nghiên cứu mới trong lĩnh vực này được công bố hàng năm. Điều đó đòi hỏi cần có các công cụ và phương pháp trích xuất các thông tin một cách chính xác, tự động và nhanh chóng nhằm khai thác hiệu quả các nguồn tri thức này.

    Speaker: TS. Triệu Hải Long, IAI, UET

    Time: 14:00, Thursday, November 09, 2023

    Venue: Room 405 E3

    speaker
    TS. Triệu Hải Long tốt nghiệp tiến sĩ tại Viện JAIST, Nhật Bản năm 2017. Sau khi tốt nghiệp tại Viện JAIST, anh làm postdoc tại Viện AIST, Tokyo Nhật Bản. Năm 2020, anh làm việc tại NaCTeM (trung tâm khai phá văn bản), thuộc Đại học Manchester, Vương quốc Anh. Năm 2022, anh gia nhập công ty cổ phần VinBigData và làm việc ở vị trí chuyên gia nghiên cứu xử lý ngôn ngữ. Hiện anh đang tham gia nghiên cứu và giảng dạy tại Viện Trí tuệ nhân tạo, trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN. Các nghiên cứu của TS Triệu Hải Long tập trung vào các bài toán của NLP như: dịch máy, trích xuất thông tin, chatbots, các hệ thống hỏi đáp, tóm tắt văn bản, xây dựng các kho ngữ liệu, và các mô hình ngôn ngữ lớn
    Xê-mi-na khoa học định kỳ được Bộ môn Khoa học máy tính – Khoa Công nghệ thông tin, Viện Trí tuệ nhân tạo, và Viện Tiên tiến về Kỹ thuật và Công nghệ phối hợp thực hiện.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]