Luận án nghiên cứu về cải tiến chất lượng của dịch tự động cho các cặp ngôn ngữ thiếu dữ liệu. Bài toán dịch máy (machine translation) là một bài toán quan trọng thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và có nhiều ứng dụng thực tiễn hiện nay. Trong bài toán dịch máy, một tài nguyên không thể thiếu đó là các kho dữ liệu song ngữ (bilingual corpus) với kích thước lớn đến hàng triệu cặp câu; tuy nhiên, các kho dữ liệu như vậy không sẵn có đối với hầu hết các cặp ngôn ngữ trên thế giới, đặc biệt là các ngôn ngữ thiếu tài nguyên, chẳng hạn như Nhật-Việt, trong khi việc xây dựng các kho dữ liệu như vậy là vô cùng tốn kém về thời gian và chi phí. Luận án đã đề xuất các phương pháp xây dựng các kho dữ liệu song ngữ một cách tự động và hiệu quả, qua đó làm gia tăng lượng dữ liệu song ngữ và cải thiện đáng kể chất lượng của hệ thống dịch tự động. Luận án cũng đề xuất các phương pháp hiệu quả để dịch thông qua các ngôn ngữ trung gian (pivot translation), chẳng hạn dịch Nhật-Việt thông qua tiếng Anh làm trung gian. Các kết quả của luận án góp phần vào nâng cao chất lượng của dịch máy đặc biệt cho các cặp ngôn ngữ thiếu tài nguyên song ngữ. Ngoài ra, đây cũng là một trong những nghiên cứu đầu tiên về bài toán dịch tự động cho cặp ngôn ngữ Nhật-Việt.

Các kết quả chính của luận án đã được báo cáo và công bố trên tạp chí cũng như kỷ yếu của các hội nghị hàng đầu châu Á và thế giới về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch máy. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong luận án cũng tiến hành xây dựng các hệ thống dịch máy hiệu quả và tham gia tại hai hội thảo lớn nhất trên thế giới về dịch máy: IWSLT và WMT. Dưới đây là danh mục công trình đã công bố của thày Long.

1. Long Hai Trieu, Thai Phuong Nguyen, Minh Le Nguyen, A New Feature to Improve Moore’s Sentence Alignment Method, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 31, no. 1, 2015

2. V. D. Tran, A. V. Phan, Long Hai Trieu, and M. L. Nguyen, An Approach for Retrieving Legal Texts, in Proceedings of the Ninth International Workshop on Juris-informatics (JURISIN), Yokohama Japan, 2015

3. Long Hai Trieu, Quyen Thanh Dang, Thai Phuong Nguyen, Minh Le Nguyen, The JAIST-UET-MITI Machine Translation Systems for IWSLT 2015, in Proceedings of the 12th International Workshop on Spoken Language Translation, Danang Vietnam, 2015

4. Long Hai Trieu, Minh Le Nguyen, Applying Semantic Similarity to Phrase Pivot Translation, in Proceedings of the 28th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, California US, 2016

5. Long Hai Trieu, Thai Phuong Nguyen, Minh Le Nguyen, Dealing with Out-Of-Vocabulary Problem in Sentence Alignment Using Word Similarity, in Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Seoul South Korea, 2016

6. Truong-Son Nguyen, Viet-Anh Phan, Thanh-Huy Nguyen, Long Hai Trieu, Ngoc Phuong Chau, Trung-Tin Pham, and Le-Minh Nguyen, Legal Information Extraction/Entailment Using SVM-Ranking and Tree-based Convolutional Neural Network, in Proceedings of the Tenth International Workshop on Juris-informatics (JURISIN), Yokohama Japan, 2016

7. Long Hai Trieu, Hiroyuki Iida, Nhien Pham Hoang Bao, Le-Minh Nguyen, Towards Developing Dialogue Systems with Entertaining Conversations, in Proceedings of the 9th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), Porto Portugal, 2017

8. Long Hai Trieu, Tin Trung Pham, Minh Le Nguyen, The JAIST Machine Translation Systems for WMT 2017, in The Second Conference on Machine Translation, Copenhagen Denmark, 2017

9. Long Hai Trieu, Minh Le Nguyen, Enhancing Pivot Translation Using Grammatical and Morphological Information, in the 2017 Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics, Yangon Myanmar, 2017

10. Long Hai Trieu, Minh Le Nguyen, Investigating Phrase-based and Neural-based Machine Translation on Low-Resource Settings, in The 31st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Cebu Philippines, 2017

11. Long Hai Trieu, Minh Le Nguyen, Multi-Wiki: A Multilingual Parallel Corpus for Southeast Asian Languages, in The Machine Translation Summit XVI, Nagoya Japan, 2017

Trong thời gian 3 năm làm nghiên cứu sinh (10/2014-9/2017), thầy Long còn tham gia làm trợ giảng (teaching assistant) cho các môn học của bậc học thạc sĩ tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên Tiến Nhật Bản, bao gồm: Logical Inference and Knowledge Representation (Suy luận logic và biểu diễn tri thức), Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Ngoài ra, thầy Long đã có các báo cáo tại các hội nghị hàng đầu về chuyên ngành tổ chức tại tại nhiều nước như: Việt Nam, Myanmar, Philippines, Hàn Quốc, Nhật Bản, Bồ Đào Nha, Đan Mạch, Mĩ.

Việc thầy Long bảo vệ thành công luận án tiến sĩ đã nâng số cán bộ có trình độ tiến sĩ của khoa lên con số 24. Chúc mừng tân tiến sĩ Triệu Hải Long. Chúc thày thành công hơn nữa trong sự nghiệp giảng dạy và nghiên cứu khoa học.