Lecturer, Đại học Bách khoa Hà Nội. Công tác tại Việt Nam từ năm 2021.
Tên khác trên các bài báo: Le Hai Nam
Từ năm 2021, giảng viên có 3 bài được chấp nhận tại mười hội nghị. 3 bài được nhận trước năm 2026, 0 bài từ năm 2026. Tại ICLR: 1 bài nộp, 1 bài được chấp nhận, 0 bài bị từ chối. Bài bị từ chối có ghi nhận ở các hội nghị khác (bài bị từ chối công khai và bài được xếp vào Findings): EMNLP 1.
Liên kết
- Trang cá nhân: namcyan.github.io
- Hồ sơ OpenReview (~Le_Hai_Nam1): openreview.net/profile?id=~Le_Hai_Nam1
- Google Scholar: scholar.google.com.vn/citations?user=1R5vE1UAAAAJ
- Trang cá nhân: facebook.com/profile.php?id=100006608718814
Đồng tác giả
- Ngô Văn Linh (HUST): 2 bài
- Đinh Viết Sang (HUST): 1 bài
- Nguyen Thi Ngoc Diep (VNU-UET): 1 bài
Những người trên trang có bài chung với giảng viên này (được nhận, bị từ chối hoặc workshop), kèm đơn vị hiện tại và số bài chung; xem toàn bộ ở mục Giảng viên hợp tác.
Số bài nộp và được nhận theo năm
Bài được nhận theo năm, theo đơn vị của tác giả
Mỗi cột là số bài được nhận trong một năm; phần xám là bài mới biết qua thông báo hoặc trang cá nhân.
Đồng tác giả và lĩnh vực
- Trung bình mỗi bài có 5.8 đồng tác giả, tính cả bài bị từ chối (ít nhất 5 trên một bài được chấp nhận, nhiều nhất 6 trên một bài nộp); tổng cộng 20 đồng tác giả khác nhau trên 4 bài.
- Trung bình mỗi bài có 1.7 đồng tác giả nước ngoài, tức đồng tác giả ghi đơn vị công tác ngoài Việt Nam.
- Có 10 đồng tác giả khác nhau công tác tại trường hoặc đơn vị khác ngoài HUST (4 người ở nước ngoài, 6 người ở Việt Nam).
- Hai chỉ số trên được tính trên 3/4 bài có danh sách ghi đơn vị công tác của từng tác giả.
- 1 chủ đề thuộc 1 lĩnh vực, theo nhãn chủ đề do hội nghị gán cho 1/4 bài: Deep Learning (1).
| Lĩnh vực | Chủ đề | Số bài |
|---|---|---|
| Deep Learning | Large Language Models | 1 |
Bài được nhận (3)
-
ICLR 2025
CodeMMLU: A Multi-Task Benchmark for Assessing Code Understanding & Reasoning Capabilities of CodeLLMs
-
ACL 2025
Mitigating Non-Representative Prototypes and Representation Bias in Few-Shot Continual Relation Extraction
-
EMNLP 2024
Preserving Generalization of Language models in Few-shot Continual Relation Extraction
Bị từ chối (1)
Các bài nộp không được chấp nhận.
-
EMNLP 2023 · Findings, bị từ chối
The Vault: A Comprehensive Multilingual Dataset for Advancing Code Understanding and Generation
Bài workshop (1)
Bài workshop có trên OpenReview và bài được xếp vào Findings, chỉ để tham khảo; không được tính, riêng bài Findings được tính là bị từ chối ở nhánh chính (xem trang Giới thiệu).