Tiến sĩ công nghệ có dự án lọt top 3 tại Workshop VLSP 2016
21/11/2016
Hải Nam
Tiến sĩ Nhật Minh đã có một thời gian dài sinh sống và làm việc tại Nhật Bản
Chào anh Minh, được biết anh vừa tham gia Workshop VLSP 2016 về xử lý tiếng Việt, anh có thể chia sẻ một chút về thành tích đã đạt được không?
Với tôi, sự kiện này là cơ hội để các nhà nghiên cứu chia sẻ những kết quả mới, những kinh nghiệm trong xử lý ngôn ngữ tiếng Việt. Năm nay, bên cạnh các bài tham luận của các diễn giả, workshop tổ chức thêm cuộc thi khai phá quan điểm từ những bình luận của khách hàng về sản phẩm (sentiment analysis).
Bài toán khai phá quan điểm giữ vị trí quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có nhiều ứng dụng trong công nghiệp. Tôi đã phát triển một hệ thống phân lớp dựa trên kỹ thuật học máy (Machine Learning), trong đó kết hợp 3 mô hình phân lớp khác nhau. Hệ thống này khá đơn giản nhưng tương đối hiệu quả với dữ liệu mà ban tổ chức cung cấp. Hệ thống của tôi nằm trong top 3 các hệ thống tham gia cuộc thi. Theo phân tích của tôi, hệ thống này còn có thể cải tiến hơn nữa để tăng thêm độ chính xác.
Ngoài hệ thống khai phá quan điểm, anh có đang đầu tư cho dự án nghiên cứu nào không?
Hiện tôi đang lên kế hoạch nghiên cứu những phương pháp trích xuất thông tin hữu ích trong dữ liệu văn bản về y tế sức khoẻ. Chẳng hạn như xác định nguyên nhân gây ra bệnh viêm gan hay những thông tin hỗ trợ người bệnh trong việc đưa ra quyết đinh.
Trong thời gian tới, tôi mong có thể dành nhiều thời gian hơn nữa cho các chủ đề đã làm trong thời gian nghiên cứu ở viện JAIST, Nhật Bản. Đó là những bài toán rất khó về đoán nhận quan hệ suy diễn trong văn bản và hỏi đáp tự động, nhưng lại luôn có sức hấp dẫn đối với tôi. Tôi đã dồn tâm huyết và những kiến thức đúc rút được để xuất bản một bài báo khoa học và hai bài đăng trong kỉ yếu hội nghị quốc tế về chủ đề này.
Được biết, anh từng có cơ hội làm việc và nghiên cứu tại Nhật Bản, anh có thể chia sẻ trải nghiệm của bản thân trong khoảng thời gian ấy không?
5 năm rưỡi học thạc sĩ và tiến sĩ ở viện JAIST, cùng hơn 3 năm làm việc ở viện NICT thực sự là một quãng thời gian quan trọng trong việc định hình con đường phát triển sự nghiệp khoa học của bản thân tôi. Được tiếp xúc và cộng tác với nhiều nhà nghiên cứu “lão luyện”, cùng những người thầy, người đồng nghiệp trong ngành, tôi được học hỏi từ họ không chỉ kiến thức khoa học, mà còn học về văn hóa, đạo đức, phong cách làm việc khoa học. Có những người thầy cho phép tôi tự do trong việc nghiên cứu, như việc chọn đề tài, định hướng; nhưng cũng có những người lại khá chặt chẽ trong việc quản lý công việc. Những điều ấy thúc ép bản thân tôi phải cố gắng cống hiến nhiều hơn, nghiên cứu nhiều hơn.
Hiện anh đang nuôi dưỡng một dự án hướng dẫn nhóm nghiên cứu mang tên “Deep lunch” tại Ban Công nghệ FPT đúng không?
Tôi đang xây dựng một nhóm nghiên cứu, học tập về kỹ thuật học máy Deep Learning - một công nghệ rất mạnh hiện nay. Sở dĩ nhóm có tên là “Deep Lunch” vì mọi người thường tận dụng một buổi trưa trong tuần để họp và bàn bạc. Deep Learning đang được cộng đồng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất quan tâm. Các ông lớn như Google, Microsoft, Nvidia…cũng đang đầu tư rất nhiều cho công nghệ này.
Tôi đang cố gắng cung cấp thêm nhiều học liệu, các bài thực hành để cả nhóm nắm bắt được những kiến thức cơ sở trong Deep Learning và cùng nhau vận dụng công nghệ này vào việc giải quyết một số bài toán thực tế.
Từ những kinh nghiệm về các nghiên cứu khoa học, anh có ý tưởng gì để giúp phong trào nghiên cứu khoa học tại Khối giáo dục FPT ngày càng phát triển hơn nữa?
“Trái tim” của một đại học nghiên cứu chính là các khoa sau đại học mạnh. Hiện tại, Viện Nghiên cứu công nghệ FPT (FTRI) mới đào tạo thạc sĩ MSE và thạc sĩ quản trị kinh doanh. Tôi thực sự mong muốn sẽ có thêm các khoá sau đại học định hướng nghiên cứu. Trong đó, một số các học viên, nghiên cứu sinh ưu tú sẽ có học bổng và có thể làm việc nghiên cứu toàn thời gian.
Ngoài sự nghiệp nghiên cứu tâm huyết, anh còn tham gia giảng dạy tại Viện Nghiên cứu công nghệ FPT và Đại học FPT, anh có thể chia sẻ nhiều hơn về công việc này không?
Gia đình tôi có mẹ và chị gái đều theo nghề giáo nên từ lâu tôi đã có một sự yêu mến nhất định với nghề. Khi quyết định làm tiến sĩ, tôi đã định hướng theo sự nghiệp giảng dạy, nghiên cứu. Chính vì vậy, tôi quyết định đầu quân vào Viện nghiên cứu công nghệ FPT thuộc khối giáo dục FPT để có thể đóng góp công sức của mình vào sự nghiệp giáo dục.
Trong thời đại hiện nay, các khoá học online miễn phí (MOOC) trở nên rất phổ biến và hầu như kiến thức gì cũng có thể học được từ mạng Internet. Vì vậy khi đứng trên bục giảng, tôi luôn tự đặt câu hỏi cho chính mình: Sinh viên có thể nhận được lợi ích gì từ thầy giáo so với việc ngồi tại nhà và nghe các bài giảng trực tuyến? Hay nói cách khác họ sẽ "thiệt hại" hay bỏ lỡ những gì nếu không tham dự môn học tại trường?
Với tôi, nhiệm vụ của giảng viên trước tiên là phải làm sao giúp cho người học có hứng thú với môn học.
Điều thứ hai là đưa ra những gợi ý cho sinh viên về lộ trình học tập, những học liệu tốt để sinh viên có thể tiếp thu kiến thức tốt nhất, từ đơn giản đến phức tạp, từ cơ bản đến nâng cao.
Điều thứ ba là chia sẻ những trải nghiệm, kinh nghiệm thực tế của mình trong công việc liên quan đến môn học để sinh viên có thể dễ dàng nắm bắt kiến thức và mở rộng tầm nhìn.
Ngoài ra, tôi thường tạo ra môi trường để người học quen thuộc với việc thảo luận, làm việc nhóm và tạo các “áp lực" (như đặt câu hỏi, test) khiến cho học viên “phải học”.
Đối với tôi, công việc nghiên cứu và giảng dạy là một công việc mang tính “khắc kỉ”. Nó yêu cầu sự chuyên cần, đều đặn và tỉ mỉ bên cạnh một điều rất quan trọng là những ý tưởng sáng tạo. “Học hỏi là việc cả đời”, sẽ rất khó có được kết quả tốt nếu làm việc theo lối “tài tử”. Tôi luôn tâm niệm điều ấy và sẽ truyền đạt thông điệp này đến nhiều thế hệ sinh viên mình hướng dẫn.
Cám ơn TS. Phạm Quang Nhật Minh vì những chia sẻ hữu ích.Chúc anh sẽ ngày càng thành công trên con đường nghiên cứu và truyền đạt kiến thức cho các thế hệ sinh viên FPT.
Trần Mai
Khối Giáo dục FPT – fpt.edu.vn
