Dang Van Thin

Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/10

37 công bố · 137 trích dẫn · h-index 8

Thông tin

🏛️Nơi công tác: Đại học Quốc gia TP.HCM
🔬Lĩnh vực: Mỏ
🆔ORCID: 0000-0001-8340-1405
✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin

Chỉ số h-index 8 xếp học giả này vào lĩnh vực Mỏ, thuộc nhóm 10% dẫn đầu trong 129 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.

Công bố tiêu biểu

Two New Large Corpora for Vietnamese Aspect-based Sentiment Analysis at Sentence Level21 trích dẫn
ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing · 2021 · DOI

Deep Learning for Aspect Detection on Vietnamese Reviews19 trích dẫn
· 2018 · DOI

Exploring Zero-shot Cross-lingual Aspect-based Sentiment Analysis using Pre-trained Multilingual Language Models17 trích dẫn
· 2021 · DOI

Vietnamese Sentiment Analysis: An Overview and Comparative Study of Fine-tuning Pretrained Language Models16 trích dẫn
ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing · 2023 · DOI

Investigating Monolingual and Multilingual BERT Models for Vietnamese Aspect Category Detection11 trích dẫn
2022 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) · 2022 · DOI

Exploring zero-shot and joint training cross-lingual strategies for aspect-based sentiment analysis based on contextualized multilingual language models10 trích dẫn
Journal of Information and Telecommunication · 2023 · DOI

A corpus for aspect-based sentiment analysis in Vietnamese8 trích dẫn
· 2019 · DOI

Multi-task Learning for Aspect and Polarity Recognition on Vietnamese Datasets8 trích dẫn
Communications in computer and information science · 2020 · DOI

A Systematic Literature Review on Vietnamese Aspect-based Sentiment Analysis5 trích dẫn
ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing · 2023 · DOI

A Multi-filter BiLSTM-CNN Architecture for Vietnamese Sentiment Analysis3 trích dẫn
Communications in computer and information science · 2020 · DOI

Về lĩnh vực Mỏ

129học giả

1.572công bố

27.764trích dẫn

3.7h-index trung bình

Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:

Sentiment Analysis and Opinion MiningAdvanced Text Analysis TechniquesMineral Processing and GrindingTopic ModelingText and Document Classification TechnologiesMinerals Flotation and Separation Techniques

Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất: