我们引入了一种基于 Transformer 的越南模型 BARTPhoBEiT，该模型包括了预训练的越南序列到序列和双向编码器表示，用于评估越南语 VQA 数据集，并在准确度、精确度、召回率、F1 得分、WUPS 0.0 和 WUPS 0.9 等六个指标上优于强基准模型和现有最先进模型。

Jul, 2023

这篇论文提出了 XLMRQA 作为第一个使用监督 transformer-based reader 和基于 Wikipedia 的语料库作为知识来源的越南问题回答系统，优于基于深度神经网络模型的 DrQA 和 BERTserini，同时分析了问题类型对 QA 系统性能的影响。

Apr, 2022

本研究发布了一个越南的医疗问题数据集，具有句子层次和实体层次的注释，旨在改善基于任务的医疗聊天机器人对病人问题的理解能力，并提出了一种自监督的训练策略。

Apr, 2023

本文提出了一种在生物医学问答任务中应用预训练语言模型和迁移学习的方法，并通过实验证明优化迁移学习任务的顺序可以显著提高其性能。

Jul, 2020

机器阅读理解在医疗问答系统中发挥着重要作用，本研究通过整合专门的医学数据集和创建专用数据集的方法，提高了问答系统的准确性，为临床决策和医学研究的进展做出贡献。通过对 BERT、RoBERTa 和 Tiny RoBERTa 等模型进行微调，显著提高了对医学内容的响应准确性。

Apr, 2024

Vietnamese researchers presented UIT-ViCoV19QA, the first community-based question answering dataset for COVID-19 from trusted medical sources with multiple paraphrased answers evaluated through deep learning models using commonly used metrics, mainly BLEU, METEOR, and ROUGE-L, which demonstrated significant improvements, and concluded that the deep learning method, especially the Transformer architecture, is dominant in the field of study.

Sep, 2022

本文介绍了 OpenViVQA：首个包含越南语开放式答案的大规模 VQA 数据集，包括 11,000 + 图像和 37,000+ 问答对，并提出了三个融合图像和答案信息的方法（FST，QuMLAG 和 MLPAG），并使用这些融合的特征构建答案，旨在促进研究社区针对越南语这类低资源语言开发出更广义的算法，结果与 SOTA 模型竞争力相当。

May, 2023

本文提出了一种新的方法，通过对关注精神分裂症和不同心理障碍的人群在 “心理健康” 论坛上发表的帖子进行概括，获得了一个低偏差、无隐私问题的用于问答模型实施的精确数据集，并利用各种模型的细调评估，展示了该方法获取准确数据集的有效性，BioBERT 模型的细调获得了 0.885 的 F1 得分，在心理障碍领域表现优于现有模型。

Sep, 2023

本文旨在研究和比较不同的预训练语言模型在回答问题的能力上的表现，通过使用 Bert-BiLSTM 结构模型的效果来检验双向流的加入是否能够提高模型性能，并发现 RoBERTa 和 BART 表现最佳。

Oct, 2021

本文研究 BioBERT（一种预训练的生物医学语言模型）在回答生物医学问题方面的性能，结果表明使用适当的前 / 后处理策略可以获得最佳性能。

Sep, 2019