Thông tin Giảng viên
- Họ và tên: Nguyễn Văn Tú
- Quê quán: Quỳnh Hải – Quỳnh Phụ - Thái Bình
- Dân tộc: Kinh
- Học vị cao nhất: Tiến sĩ
- Chức danh khoa học cao nhất:
- Chức vụ: Giảng viên chính
- Đơn vị công tác: Bộ môn CNTT, Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ, Trường Đại học Tây Bắc
- Điện thoại liên hệ: 0223751700 (cơ quan); 0988265945 (cá nhân)
- Email: [email protected]
Quá trình đào tạo & Công tác chuyên môn
Quá trình đào tạo
Trường Đại học Sư phạm Thái Nguyên
Năm tốt nghiệp: 2005Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Sư phạm Tin học
Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội
Năm cấp bằng: 2010Hoàn thành chương trình Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính.
Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội
Năm cấp bằng: 2022Hoàn thành chương trình Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin.
Công tác chuyên môn
Trường Đại học Tây Bắc
02/2020 đến nayGiảng viên chính Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ
Trường Đại học Tây Bắc
10/2019 – 01/2020Giảng viên Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ
Trường Đại học Tây Bắc
05/2013 – 09/2019Phó Trưởng Bộ môn
Trường Đại học Tây Bắc
2005 - 04/2013Giảng viên Khoa Toán - Lý - Tin
Các hướng nghiên cứu chính
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy
Các học phần phụ trách giảng dạy
STT |
Tên học phần |
Mã học phần |
|---|---|---|
1 |
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật | ICT0063 |
2 |
Lập trình C\C++ | ICT0056 |
3 |
Ngôn ngữ lập trình bậc cao | ICT0053 |
4 |
Lập trình Python | ICT0069 |
5 |
Lập trình hướng đối tượng | ICT0089 |
6 |
Lập trình .Net | ICT0058 |
7 |
Đồ họa máy tính | ICT0068 |
8 |
Ngôn ngữ hình thức | ICT0066 |
9 |
Tin học nâng cao | ICT0041 |
10 |
Tin học cơ sở | ICT0001 |
11 |
Công nghệ phần mềm | ICT0064 |
Các đề tài NCKH đã và đang tham gia
TT |
Tên đề tài/dự án nghiên cứu |
Năm bắt đầu/Năm hoàn thành |
Đề tài/dự án cấp |
Trách nhiệm tham gia |
Xếp loại |
1 |
Nghiên cứu cây quyết định và ứng dụng trong việc dự báo kết quả học tập của sinh viên |
2012 - 2013 |
Đề tài cấp cơ sở |
Chủ nhiệm |
Xuất sắc |
2 |
Nghiên cứu mạng nơ-ron tích chập sâu (Deep Convolutional Neural Network - DCNN) và ứng dụng trong bài toán nhận dạng chữ viết tay |
2017 - 2018 |
Đề tài cấp cơ sở |
Chủ nhiệm |
Xuất sắc |
3 |
Nghiên cứu biên soạn từ điển Việt – Lào chuyên ngành công nghệ thông tin |
2017 - 2018 |
Đề tài cấp cơ sở |
Thành viên |
Xuất sắc |
4 |
Nghiên cứu đề xuất bộ công cụ hỗ trợ dạy học trực tuyến trong một số môn học tại Trường Đại học Tây Bắc |
2019 - 2020 |
Đề tài cấp cơ sở |
Thành viên |
Xuất sắc |
Công trình khoa học đã công bố
Bài báo khoa học
[1] Nguyễn Văn Tú, Lê Anh Cường, Nguyễn Hà Nam. Phân loại câu hỏi sử dụng sự kết hợp của nhiều đặc trưng. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 172 (2015), pp 5-14.
[2] Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le. Improving Question Classification by Feature Extraction and Selection. Indian Journal of Science and Technology, Vol 9(17), DOI: 10.17485/ijst/2016/v9i17/93160, May 2016
[3] Nguyễn Văn Tú. Phân loại câu hỏi kiểu what sử dụng nhiều loại đặc trưng. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 6 (2016), pp. 12-19.
[4] Nguyễn Văn Tú, Lê Anh Cường, Nguyễn Hà Nam. Constructing high-quality question-answer pairs from community Question Answering sites. Journal of Science and Technology on Information and Communications, v. 1, n. 3-4, pp. 25-33, apr. 2017.
[5] Nguyễn Văn Tú, Hoàng Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Hà. Tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng đồng. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 10 (2017), pp. 104-113.
[6] Nguyễn Văn Tú, Trần Thị Quyên. Xếp hạng câu trả lời trong các trang web hỏi đáp cộng đồng. Tạp chí Khoa học Lạc Hồng, Số đặc biệt (11/2017), pp. 45-49
[7] Van-Tu Nguyen. A New Approach for Finding and Ranking Question – Answering Pairs in Community Question Answering. Indian Journal of Science and Technology, Vol 11(2), DOI: 10.17485/ijst/2018/v11i2/118131, January 2018
[8] Nguyễn Văn Tú, Hoàng Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Hà. Nhận dạng chữ số viết tay dựa trên mạng nơ-ron tích chập sâu. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 14 (4/2019).
[9] Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le, Ha-Nam Nguyen, (2021). A Model of Convolutional Neural Network Combined with External Knowledge to Measure the Question Similarity for Community Question Answering Systems. International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 11, No. 3, pages 194-201, DOI: 10.18178/ijmlc.2021.11.3.1035
[10] Nguyen Van Tu, Le Anh Cuong. (2021). A Deep Learning Model of Multiple Knowledge Sources Integration for CQA. VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering, [S.l.], v. 37, n. 1, doi: https://doi.org/10.25073/2588-1086/vnucsce.295
Bài viết đăng trên Kỷ yếu hội nghị, hội thảo
[1] Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le. Answer Validation For Question Answering Systems By Using External Resources. Proc. of International Symposium on Intergrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM), pp. 305-316, Da Nang City Viet Nam, 2016
[2] Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le, Dinh-Hong Vu. An Efficient Model for Finding and Ranking Related Questions in community Question Answering Systems. Proc. of 4th International conference on Information system Design and Intelligent Applications (INDIA - 2017), pp. 776-786, June 15-17, Da Nang City, Vietnam, 2017
[3] Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le. Deep Neural Network-based Models for Ranking Question - Answering Pairs in Community Question Answering Systems. Proc. of International Symposium on Intergrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM), pp. 179-190, Ha Noi City Viet Nam, 2018
Sách/giáo trình
STT |
Tên Sách/giáo trình |
Năm |
Nơi xuất bản |
1 |
Giáo trình Tin học |
2019 |
Giáo trình nội bộ |
Hướng dẫn TS, ThS
Hướng dẫn TS
Chưa có thông tin
Hướng dẫn ThS
Chưa có thông tin
Hồ sơ khoa học công khai
ORCID Profile: Đang cập nhật
SCOPUS Profile: Đang cập nhật
Google Scholar Profile: https://scholar.google.com/citations?hl=vi&user=fU87EUAAAAAJ
Web of Science Profile: Đang cập nhật
