Đồ án tốt nghiệp - Medstudio: an online interlligent medical platform for vietnamese UIOLLMWMTFMQAS

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 91.000đ

Tổng thanh toán:

91.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin - Medstudio: an online interlligent medical platform for vietnamese users. Integration of large language models with machine translation for medical question answering systems - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	7.15 MB
Số trang	142
Ngành	Công nghệ thông tin

Lượt xem	2
Ngày đăng	30/03/2026

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
-

TRƯƠNG MINH TRIỀU: 21110326
HOÀNG QUANG KHẢI: 21110205

MEDSTUDIO: AN ONLINE INTELLIGENT MEDICAL PLATFORM
FOR VIETNAMESE USERS. INTEGRATION OF LARGE
LANGUAGE MODELS WITH MACHINE TRANSLATION FOR
MEDICAL QUESTION ANSWERING SYSTEMS

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
PGS.TS. Hoàng Văn Dũng

KHÓA 2021 - 2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
-

TRƯƠNG MINH TRIỀU: 21110326
HOÀNG QUANG KHẢI: 21110205

MEDSTUDIO: AN ONLINE INTELLIGENT MEDICAL PLATFORM
FOR VIETNAMESE USERS. INTEGRATION OF LARGE
LANGUAGE MODELS WITH MACHINE TRANSLATION FOR
MEDICAL QUESTION ANSWERING SYSTEMS

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
PGS.TS. Hoàng Văn Dũng

KHÓA 2021 - 2025

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT

KHOA CNTT

NAM

*******

Độc lập - Tự do - Hạnh Phúc

PHIÊU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ va tên Sinh viên 1: Trương Minh Triều

MSSV 1:

21110326

Họ va tên Sinh viên 2: Hoang Quang Khải

MSSV 2:

21110205

Nganh: Công nghệ thông tin
Tên đề tai: MedStudio: An online intelligent medical platform for Vietnamese users.
Integration of large language models with machine translation for medical question
answering systems.
Họ va tên Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS. Hoang Văn Dũng
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tai &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không ?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngay

tháng

Giảng viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2025

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT

KHOA CNTT

NAM

*******

Độc lập - Tự do - Hạnh Phúc

PHIÊU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
Họ va tên Sinh viên 1: Trương Minh Triều

MSSV 1:

21110326

Họ va tên Sinh viên 2: Hoang Quang Khải

MSSV 2:

21110205

Nganh: Công nghệ thông tin
Tên đề tai: MedStudio: An online intelligent medical platform for Vietnamese users.
Integration of large language models with machine translation for medical question
answering systems.
Họ va tên Giảng viên phản biện: TS. Trần Nhật Quang
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tai &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

4. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không ?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngay

tháng

Giảng viên phản biện
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2025

LỜI CAM ĐOAN
Luận văn nay l
...

...
40. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz682

[6]

Lewis, P. S. H., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H.,
Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., &amp Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented
Generation for Knowledge-Intensive NLP tasks. Neural Information Processing Systems,
33, 9459–9474.
https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/6b493230205f780e1bc26945df7481e5Paper.pdf

[7]

He, K., Zhang, X., Ren, S., &amp Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image
Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR), 770-778.

[8]

Chen, L., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F., &amp Adam, H. (2018). Encoder-Decoder
with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. In Lecture notes in
computer science (pp. 833–851). https://doi.org/10.1007/978-3-030-01234-2_49

[9]

Li, J., Li, D., Xiong, C., &amp Hoi, S.C. (2022). BLIP: Bootstrapping Language-Image Pretraining for Unified Vision-Language Understanding and Generation. International
120

Conference on Machine Learning.

[10]

Tiedemann, J., Aulamo, M., Bakshandaeva, D., Boggia, M., Grönroos, S., Nieminen, T.,
Raganato, A., Scherrer, Y., Vázquez, R., &amp Virpioja, S. (2023). Democratizing neural
machine translation with OPUS-MT. Language Resources and Evaluation, 58(2), 713–
755. https://doi.org/10.1007/s10579-023-09704-w

[11]

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L.,
&amp Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. arXiv (Cornell University), 30, 5998–
6008. https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5

[12]

Fan, W., Ding, Y., Ning, L., Wang, S., Li, H., Yin, D., Chua, T., &amp Li, Q. (2024). A
survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models.
Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining, 6491–6501. https://doi.org/10.1145/3637528.3671470

[13]

https://huggingface.co/blog/encoder-decoder.

[14]

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/. [Đã truy cập 11 11 2023].

[15]

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/. [Đã truy cập 15 11 2023].

[16]

https://medium.com/data-science/into-the-transformer-5ad892e0cee.

[17]

https://www.datacamp.com/blog/what-is-tokenization

[18]

https://product.vinbigdata.org/cac-ky-thuat-tach-tu-trong-xu-ly-ngon-ngu-tu-nhien/

[19]

https://neptune.ai/blog/tokenization-in-nlp

[20]

https://viblo.asia/p/language-model-la-chi-rua-maGK7Vkb5j2

121