Các bài báo khoa học nổi bật tại Hội nghị KSE 2018

104

Tại bữa tiệc banquet tối ngày hôm qua, trong khuôn khổ sự kiện KSE’18, giải thưởng dành cho bài báo khoa học xuất sắc nhất và 3 bài báo khoa học dành cho sinh viên xuất sắc nhất đã được vinh danh. Bài báo khoa học của tác giả Hy Nguyen và Kiyoaki Shirai đến từ Viện nghiên cứu và khoa học Nhật Bản (JAIST) đã vượt qua những vòng đánh giá khắt khe nhất để vinh dự được vinh danh tại hạng mục danh giá này. 

Giải thưởng bài báo khoa học xuất sắc nhất

A joint model of term extraction and polarity classification for aspect-base sentiment analysis (Special session)

Hy Nguyen and Kiyoaki Shirai (JAIST, Japan)

Sentiment analysis thông thường bao gồm 2 tác vụ riêng biệt: Tìm chủ thể đang được nói tới và xác định thái độ tốt xấu kkhi nói về chủ thể đó. Bài báo này giới thiệu một mô hình mới để thực hiện hai tác vụ đấy đồng thời với độ chính xác cao hơn các mô hình cũ; đồng thời hứa hẹn giải quyết được bài toán sentiment analysis một cách hiệu quả cả về độ chính xác và tài nguyên tính toán.

Đại diện BTC trao giải thưởng “Best Paper Award” cho tác giả Hy Nguyen đến từ Viện nghiên cứu và Khoa học Nhật Bản (JAIST)

Giải thưởng bài báo khoa học dành cho sinh viên xuất sắc nhất

1. Robust loss functions: defense mechanisms for deep architectures (general track)

Long Quoc Tran, Kien Vu (VNU UET, Vietnam)

Các phương pháp học sâu hiện tại tuy có hiệu quả cao nhưng tương đối dễ bị tấn công. Kẻ tấn công chỉ cần đưa những thay đổi nhỏ vào các mẫu dữ liệu là có thể khiến mô hình học sâu đưa ra kết luận sai. Bài báo này nghiên cứu hiệu ứng của hình thức tấn công nói trên đối với một số kiến trúc học sâu và đưa ra các biện pháp bảo vệ mô hình học sâu trước cách tấn công này.

2. Building adaptive software architectures with useful and available elements for adaptation (General track)

Ngoc Tho Huynh (University of Danang, Vietnam); Maria-Teresa Segarra (University Bretagne Loire, France); Antonine Beugnard (University Bretagne Loire, France)

Phần mềm tự thích ứng là loại phần mềm có khả năng tự thay đổi tuỳ theo môi trường vận hành bên ngoài. Nhiều phương pháp phát triển phần mềm tự thích ứng hiện tại dựa trên điều kiện rằng tất cả các thành phần kiến trúc đều có sẵn, kể cả những thành phần không bao giờ được sử dụng. Các tác giả bài báo này đưa ra quy trình phát triển phần mềm tự thích ứng mà chỉ cần các thành phần sẽ được sử dụng trong thực tế.

3. Protozoa Identification using 3D Geometric Multiple Color Channel Local Feature (General track)

Khoa Pho and Takafumi Hirase (JAIST, Japan); Muhamad Kamal Mohammed Amin (University Teknologi Malaysia, Malaysia); Atsuo Yoshitaka (JAIST, Japan)

Nhiều loại sinh vật nguyên sinh gây bệnh cho người nhưng có hình dạng giống nhau rất khó phân biệt. Bài báo này đề xuất một loại đặc trưng 3D dùng nhiều màu nhằm phục vụ bài toán phân loại các loài sinh vật nguyên sinh nói trên. Đặc trưng mới này cho phép mô hình SVM đạt độ chính xác 96%, vượt qua các phương pháp cũ.

Các tác giả nhận giải thưởng Bài báo khoa học xuất sắc trong bữa tiệc Hội nghị KSE’18 vào tối hôm qua

PV

Tin liên quan: