Lecturer, Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN. Công tác tại Việt Nam từ năm 2018.
Từ năm 2020, giảng viên có 6 bài được chấp nhận tại mười hội nghị. 2 bài được nhận trước năm 2026, 4 bài từ năm 2026. Tại ICLR: 1 bài nộp, 0 bài được chấp nhận, 1 bài bị từ chối.
Liên kết
- Hồ sơ OpenReview (~Nguyen_Thi_Ngoc_Diep1): openreview.net/profile?id=~Nguyen_Thi_Ngoc_Diep1
- Google Scholar: scholar.google.com/citations?user=wn4c3z8AAAAJ
- Trang giới thiệu cán bộ: scholar.vnu.edu.vn/entities/person/299267d9-1d6f-4ae0-8628-5fc6f67a9db7
- DBLP: dblp.org/pid/400/5828
Đồng tác giả
- Ngô Văn Linh (HUST): 7 bài
- Đinh Viết Sang (HUST): 2 bài
- Nam Le Hai (HUST): 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 5.3 đồng tác giả, tính cả bài bị từ chối (ít nhất 4 trên một bài được chấp nhận, nhiều nhất 6 trên một bài nộp); tổng cộng 17 đồng tác giả khác nhau trên 7 bài.
- Trung bình mỗi bài có 1.5 đồng tác giả nước ngoài, tức đồng tác giả ghi đơn vị công tác ngoài Việt Nam.
- Có 17 đồng tác giả khác nhau công tác tại trường hoặc đơn vị khác ngoài VNU-UET (3 người ở nước ngoài, 14 người ở Việt Nam).
- Hai chỉ số trên được tính trên 6/7 bài có danh sách ghi đơn vị công tác của từng tác giả.
- Chưa có bài nào được hội nghị gán nhãn chủ đề.
Bài được nhận (6)
-
ACL 2026
LLM-XTM: Enhancing Cross-Lingual Topic Models with Large Language Models
-
ACL 2026
SRA: Span Representation Alignment for Large Language Model Distillation
-
ACL 2026
TALAS: Teacher-Anchored Layer Alignment with Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Embedding Distillation
-
AAAI 2026
GloCTM: Cross-Lingual Topic Modeling via a Global Context Space
-
ACL 2025
Mitigating Non-Representative Prototypes and Representation Bias in Few-Shot Continual Relation Extraction
-
EMNLP 2025
EMO: Embedding Model Distillation via Intra-Model Relation and Optimal Transport Alignments
Bị từ chối (1)
Các bài nộp không được chấp nhận.