Chatbot là ứng dụng được xây dựng nhằm tương tác với con người một cách tự động bằng cách sử dụng các kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên. Chương trình này đóng vai trò như một trợ lý ảo, trò chuyện với con người và khiến họ nghĩ rằng họ đang nói chuyện với một người thật. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ phát triển một hệ thống chatbot hỗ trợ quy trình tuyển sinh đại học, tự động trả lời ngay lập tức tất cả các câu hỏi từ người dùng bất cứ lúc nào, ngay cả ngoài giờ hành chính. Tính năng quan trọng của một ứng dụng chatbot là hiểu câu hỏi của người dùng và đưa ra câu trả lời thích hợp. Vì vậy, chúng tôi đề xuất phương pháp xây dựng ứng dụng chatbot phù hợp với nhu cầu của trường đại học. Chúng tôi áp dụng một số mô hình biểu diễn ngôn ngữ dựa trên BERT để dự đoán câu trả lời từ câu hỏi đầu vào. Thử nghiệm cho thấy salti/ bert-base-multilingual-cased-finetuned-team là mô hình phù hợp cho ứng dụng chatbot của chúng tôi vì điểm F1 và EM trên tập dữ liệu thử nghiệm cao đáng kể, lần lượt chiếm 88,6% và 79,6%. Đối với chức năng phân lớp ý định, chúng tôi đạt được 99,9% và 100% trên tập dữ liệu thử nghiệm và tập dữ liệu kiểm tra.

Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm định mối quan hệ năng động trong dài hạn của các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL cũng như tốc độ điều chỉnh của tăng trưởng nông nghiệp để trở về trạng thái cân bằng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng trung gian (PMG) được đề xuất bởi Perasan và Smith (1995) và phát triển bởi Pesaran và cộng sự (1999) cho mẫu với N = 13 và T = 26. Từ kết quả ước lượng cho thấy lao động, đất, máy bơm và máy kéo đều có mối quan hệ dương trong khi phân bón vô cơ lại tác động âm với tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL trong dài hạn. Tuy trong dài hạn các yếu tố đều có ý nghĩa ở mức 1%, nhưng trong ngắn hạn thì chỉ có phân bón, đất và máy kéo có mối quan hệ năng động với biến phụ thuộc. Kết quả cũng cho thấy các yếu tố bất thường có làm tăng trưởng nông nghiệp chệch khỏi sự cân bằng, tuy nhiên tốc độ điều chỉnh để trở về trạng thái cân bằng khá nhỏ chỉ ở mức 11,39%/năm.

No abstract

Một ứng dụng dịch tự động (Machine Translation – MT) từ tiếng Việt sang tiếng dân tộc K’Ho được trình bày. Ứng dụng nhằm mục đích giới thiệu phương pháp dịch tự động dựa vào thống kê (Statistics Machine Translation - STMT). Do tiếng Việt và tiếng dân tộc K’Ho cùng ngữ hệ Nam Á, nhưng lại thuộc nhóm ngôn ngữ khác nhau, nên phần chuyển ngữ thường được xử lý bằng cách sử dụng từ vựng, cụm từ và câu, thay vì bằng quy tắc cú pháp tổng quát. Các nguyên tắc thiết kế của ứng dụng được mô tả chi tiết, cùng với giao diện của hệ thống. Một số kết quả dịch tự động cũng được trình bày để minh họa cho khả năng ứng dụng phương pháp STMT.

Sử dụng bảo hiểm y tế (BHYT) trong khám chữa bệnh tại các cơ sở y tế thu hút sự quan tâm của các chính sách vĩ mô của quốc gia trong xu thế dân số theo độ tuổi lao động chiếm tỉ lệ cao. Tuy nhiên, giải thích quyết định sử dụng BHYT của người dân dựa vào đặc điểm nhân khẩu học trên phạm vi quốc gia ở Việt Nam chưa được nghiên cứu rộng rãi. Bài viết này sử dụng phương pháp hồi quy probit và số liệu Điều tra mức sống dân cư năm 2012 (VHLSS 2012) để phân tích các yếu tố nhân khẩu học ảnh hưởng đển quyết định sử dụng BHYT. Kết quả cho thấy không có sự khác biệt trong quyết định sử dụng BHYT khi khám chữa bệnh đối với yếu tố dân tộc và giới. Xác suất sử dụng BHYT khi khám chữa bệnh xảy ra cao hơn ở nhóm người dân có thu nhập thấp, sống ở thành thị, tuổi cao, trình độ học vấn thấp, và có bệnh nặng. Từ kết quả phân tích, một số đề xuất giúp giảm rủi ro đạo đức khi sử dụng BHYT bao gồm: nâng cao chất lượng cơ sở vật chất, đội ngũ cán bộ y tế tại các cơ sở y tế cấp thấp; khuyến khích và hỗ trợ các đơn vị cung cấp bảo hiểm đa dạng hóa sản phẩm BHYT; tiến đến đa dạng hóa và chuyên nghiệp hóa các kênh phân phối BHYT; tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý, giám sát và phát triển các sản phẩm BHYT; cung cấp BHYT trực tuyến và đăng ký khám chữa bệnh sử dụng BHYT bằng hình thức trực tuyến.