TTLV: Nghiên cứu biểu diễn ràng buộc cú pháp – ngữ nghĩa của một số động từ cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1. Họ và tên học viên: Lê Văn Cương 
2. Giới tính: Nam
3. Ngày sinh: 12/06/1998
4. Nơi sinh: Hải Phòng    

5. Quyết định công nhận học viên số: 2948/2021/QĐ-XHNV ngày   28/12/2021 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội
6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn đào tạo 6 tháng (đến 28/06/2024)
7. Tên đề tài luận văn: Nghiên cứu biểu diễn ràng buộc cú pháp – ngữ nghĩa của một số động từ cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên
8. Chuyên ngành: Ngôn ngữ học; Mã số: 8229020.01
9. Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Thị Minh Huyền. Cơ quan công tác của Cán bộ hướng dẫn khoa học: Khoa Toán - Cơ - Tin học - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội
10. Tóm tắt các kết quả của luận văn: (tóm tắt ngắn gọn không quá 100 chữ): Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc hiểu và biểu diễn ngữ nghĩa của văn bản đòi hỏi khả năng xác định vị từ trung tâm và các ràng buộc cú pháp - ngữ nghĩa của các thành phần bổ nghĩa. Các tài nguyên như VerbNet, FrameNet và WordNet cung cấp các thông tin thiết yếu phục vụ cho công việc này. Tuy nhiên, đối với tiếng Việt vẫn còn chưa có tài nguyên tương đương. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu xây dựng mô tả ràng buộc cú pháp - ngữ nghĩa cho các lớp động từ trong tiếng Việt, góp phần giải quyết thiếu hụt tài nguyên nói trên.
11. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Đóng góp xây dựng biểu diễn ràng buộc cú pháp và ngữ nghĩa phù hợp với các đặc điểm của tiếng Việt có đối chiếu với tiếng Anh, phục vụ cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
12. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: Tiếp tục xây dựng các thành phần của tài nguyên viVerbNet và xây dựng các kho ngữ liệu gán nhãn ngữ nghĩa.
13. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn:  2 công trình
- Le Van Cuong, Ha My Linh, Nguyen Thi Minh Huyen, Construction of a VerbNet style lexicon for Vietnamese, Proceedings of the 34th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, 2020, Hanoi, Vietnam. (Co-author)
- Lê Văn Cương, Xây dựng mạng ngữ nghĩa cho một số lớp động từ tiếng Việt, Giải Nhất Nghiên cứu khoa học sinh viên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2021.

 

 

1. Full name: Le Van Cuong
2. Sex: Male
3. Date of birth:  12/06/1998
4. Place of birth:  Hai Phong

5. Admission decision number: 2948/2021/QĐ-XHNV Date 28/12/2021 by the rector of the University of Social Science and Humanities, VNU.
6. Changes in academic process:  Extend studying for 6 months (to 28/06/2024)
7. Official thesis title: Study of syntactic-semantic restrictions of some verbs for natural language processing
8. Major:        Linguistic                               Code: 8229020.01
9. Supervisors: PhD. Nguyen Thi Minh Huyen
10. Summary of the findings of the thesis: In natural language processing, understanding and representing semantic content of texts require identifying the central verb and syntactic-sematic restrictions of its constituents. Resources like VerbNet, FrameNet, and WordNet provide essential information for this task. However, for Vietnamese, equivalent resources are lacking. This thesis focuses on constructing descriptions of syntactic-semantic constraints for verb classes in Vietnamese, aiming to address the scarcity of such resources.
11. Practical applicability: Contribute to building representations of syntax-semantic restrictions aligned with Vietnamese characteristics compared to English, serving natural language processing applications.
12. Further research directions: Continue developing components of the viVerbNet resource and constructing labeled semantic corpus datasets.
13. Thesis-related publications:  2
- Le Van Cuong, Ha My Linh, Nguyen Thi Minh Huyen, Construction of a VerbNet style lexicon for Vietnamese, Proceedings of the 34th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, 2020, Hanoi, Vietnam. (Đồng tác giả)
- Lê Văn Cương, Xây dựng mạng ngữ nghĩa cho một số lớp động từ tiếng Việt, Nghiên cứu khoa học sinh viên, 2021.
    Supervisors                                                                                     Admission