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

介绍新的数据集和任务，旨在促进医疗视频的理解与自然语言问题的视觉回答，并以这两项任务为重心，提供跨模态（医疗语言和医学视频）的理解挑战。这些任务和数据集有助于推动支持公众和医务人员受益的下游应用程序的发展，并已通过医学信息学专家的验证和修正。

Jan, 2022

VietMed 是目前世界上最大的公共医学语音识别数据集，涵盖了语音数据、医学领域、越南语、预训练模型等方面，同时还包含涉及 ICD-10 疾病群和国内不同口音的数据。

Apr, 2024

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

本研究为缺乏基准数据集的低资源语言（如越南语）创建了一个新的数据集 UIT-ViQuAD，包含超过 23000 个由人类创建的问题 - 答案对和 174 篇来自维基百科的越南文章。通过用现有最先进的机器学习模型解决问题来比较联合测量人类表现和最佳模型表现的结果，结果表明，未来的研究可以提高越南 MRC 的准确度和性能。

Sep, 2020

本文旨在创建一个提供医疗健康知识问答的越南医疗保健系统，并使用基于 SBERT 的多负面排名损失方法和 BM25 改进的两阶段 QA 系统来评估其性能优于传统方法的表现

Jun, 2022

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

通过对 OCR 文本中令牌的处理和选择顺序的细致实验，我们发现这一发现显著提高了在 ViTextVQA 数据集上基准模型的性能。

Apr, 2024

介绍了 MedEV 数据集，通过对其进行广泛实验，发现对于每个翻译方向，通过对 'vinai-translate' 进行微调，可以实现最佳性能，进而推动进一步的研究。

Mar, 2024

通过捕捉越南母语者在自然环境中的口语表达，这篇论文描述了一个用于机器阅读理解任务的越南口语语料库的开发过程，并提供了使用真实数据进行机器阅读理解任务所面临的挑战和机遇的见解。

Feb, 2024