GS.TS. Wray Buntine
Giám đốc, Chương trình Khoa học Máy tính, Viện Kỹ Thuật Và Khoa Học Máy Tính
Giới thiệu
Trước khi gia nhập vào Trường Đại học VinUni, giáo sư Wray Buntine là Giám đốc Sáng lập Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu và Giám đốc Chương trình Học máy tại Đại học Monash, Úc . Trước đó, ông đã thực hiện các dự án nghiên cứu tại Viện Công nghệ Thông tin Helsinki, Trung tâm Nghiên cứu Ames của NASA, Đại học California, Berkeley và Google. Từ những năm 90, ông đã tham gia vào một số công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon và Phố Wall. Ông được biết đến với công trình nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng cũng như các phương pháp xác suất áp dụng vào phân tích tài liệu và văn bản, phân tích mạng xã hội, khai phá dữ liệu và học máy. Ông đang dành nhiều sự quan tâm cho các nghiên cứu trong lĩnh vực tin học y tế trong những năm gần đây. Năm 2024, ông sẽ giữ vai trò chủ tịch tại Hội nghị khoa học quốc tế ACML 2024 – Asian Conference on Machine Learning được tổ chức tại Hà Nội. Ông hiện là đồng Tổng biên tập của tạp chí quốc tế ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning, là thành viên ban biên tập thuộc các tạp chí khác, đồng thời cũng là thành viên cấp cao của ủy ban chương trình tại các hội nghị khoa học quốc tế hàng đầu như IJCAI, UAI, AAAI, EMNLP, ICLR, ACML và NeurIPS. Ông đã xuất bản 18 chương sách, 48 bài báo tại các tạp chí và 81 bài báo được công nhận tại các hội nghị khoa học; phát triển một số phần mềm và sở hữu hai bằng sáng chế khoa học. Đồng thời ông cũng sở hữu hơn 13.000 trích dẫn với chỉ số Google h-index là 49.
• Học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning), đặc biệt là từ quan điểm Bayesian
• Khoa học dữ liệu
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là trong các tình huống tài nguyên thấp
• Tin học y tế
Bài Báo
1. W Tan, L Du, W Buntine, “Bayesian Estimate of Mean Proper Scores for Diversity-Enhanced Active Learning,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, to appear 2024.
2. Lin, Jionghao, Tan, Wei, Du, Lan, Buntine, Wray, Lang, David, Gašević, Dragan & Chen, Guanliang 2024, ‘Enhancing Educational Dialogue Act Classification With Discourse Context and Sample Informativeness’, IEEE Transactions on Learning Technologies, vol. 17, pp. 258–269.
3. Caitlin Doogan, Buntine, Wray & Linger, Henry 2023, ‘A systematic review of the use of topic models for short text social media analysis’, Artif. Intell. Rev., vol. 56, no. 12, pp. 14223–14255, 2023
4. LV Jospin, H Laga, F Boussaid, W Buntine, M Bennamoun, “Hands-on Bayesian neural networks—A tutorial for deep learning users”, IEEE Computational Intelligence Magazine 17 (2), 29-48, 2022.
5. Buntine, Wray, ‘Understanding Hierarchical Processes’, Entropy, vol. 24, no. 12, pp. 1703, 2022
6. W Buntine, “Machine learning after the deep learning revolution,” Frontiers of Computer Science 14(6) 2020,
7. C Doogan, W Buntine, H Linger & S Brunt, “Public perceptions and attitudes toward COVID-19 nonpharmaceutical interventions across six countries: a topic modeling analysis of Twitter data,” Journal of Medical Internet Research, 22(9), 2020.
8. F Petitjean, W Buntine, GI Webb & N Zaidi, “Accurate parameter estimation for Bayesian network classifiers using hierarchical Dirichlet processes,” Machine Learning, 107(8-10), 2018, pp. 1303-1331.
9. W Lim, W Buntine, C Chen & L Du, “Nonparametric Bayesian topic modelling with the hierarchical Pitman–Yor processes,” International Journal of Approximate Reasoning, 78, 2016, pp. 172-191
10. C Chen, W Buntine, N Ding, L Xie & L Du, “Differential topic models,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 37(2), 2015, p. 230-242.
11. T Tuytelaars, CH Lampert, MB Blaschko & WL Buntine, “Unsupervised object discovery: a comparison,” International Journal of Computer Vision, 88(2), 2010, pp. 284-302.
12. A Jakulin, WL Buntine, TM LaPira & H Brasher, “Analyzing the U.S. Senate in 2003: similarities, clusters, and blocs,” Political Analysis, 17, 2009, pp. 291-310.
13. W Buntine, “A guide to the literature on learning probabilistic networks from data,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 8(2), 1996, 195-210.
14. WL Buntine, “Operations for learning with graphical models,” Journal of Artificial Intelligence Research 2, 1994, pp. 159-225.
15. W Buntine, “Learning classification trees,” Statistics and Computing, 2(2), 1992, pp. 63-73.
Báo cáo hội
1. W Tan, ND Nguyen, L Du, W Buntine, “Harnessing the Power of Beta Scoring in Deep Active Learning for Multi-Label Text Classification,” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2024.
2. ND Nguyen, W Tan, L Du, W Buntine, R Beare, C Chen, “Low-Resource Named Entity Recognition: Can One-vs-All AUC Maximization Help?” Proceedings of the 23th IEEE International Conference on Data Mining, 2023.
3. X Li, M Liu, S Gao, W Buntine, “A survey on out-of-distribution evaluation of neural NLP models,” Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI, 2023.
4. ND Nguyen, W Tan, L Du, W Buntine, R Beare, C Chen, “AUC maximization for low-resource named entity recognition,” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2023.
5. L Zhang, W Buntine, E Shareghi, “On the Effect of Isotropy on VAE Representations of Text”, Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2022.
6. W Tan, L Du, W Buntine, “Diversity enhanced active learning with strictly proper scoring rules,” Advances in Neural Information Processing Systems 34, 10906-10918, 2021.
7. Kelvin Lo, Yuan Jin, Weicong Tan, Ming Liu, Lan Du, Wray Buntine, “Transformer over Pre-trained Transformer for Neural Text Segmentation with Enhanced Topic Coherence”, The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2021.
8. He Zhao, Dinh Phung, Viet Huynh, Trung Le & Wray L. Buntine 2021, ‘Neural Topic Model via Optimal Transport’, 9th International Conference on Learning Representations, {ICLR} 2021, Virtual Event, Austria, May 3-7, 2021
9. He Zhao, Dinh Phung, Viet Huynh, Yuan Jin, Lan Du, Wray Buntine, “Topic Modelling Meets Deep Neural Networks: A Survey”, 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Survey Track, 2021
10. Yuan Jin, He Zhao, Ming Liu, Lan Du, Wray Buntine, “Neural Attention-Aware Hierarchical Topic Model”, The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2021
11. M Liu, W Buntine & G Haffari, “Learning to actively learn neural machine translation,” CoNLL 2018 – The 22nd Conf. on Computational Natural Language Learning – Proceedings of the Conference, 2018, pp. 334-344.
12. WL Buntine & S Mishra, “Experiments with non-parametric topic models,” KDD’14: Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2014, pp. 881-890.
13. M Mehrotra, SP Sanner, WL Buntine & L Xie, “Improving LDA topic models for microblogs via tweet pooling and automatic labeling” Proc. of the 36th Int. ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval, 2013 pp. 889-892.
14. L Du, WL Buntine & M Johnson, Topic Segmentation with a Structured Topic Model,” Proc. of NAACL-HLT 2013, pp. 190-200.
15. D Newman, EV Bonilla & WL Buntine, “Improving topic coherence with regularized topic models,” Advances in Neural Information Processing Systems 24, 2011, p. 1-9
16. W Buntine, “Theory refinement on Bayesian networks,” Uncertainty in Artificial Intelligence Proceedings 1991, pp. 52-60.
Bằng sáng chế
1. JJ Oliver, WL Buntine, G Roumeliotis, “System and method for adaptive text recommendation,” US Patent 6,845,374, 2005.
2. J Oliver, R Baxter, W Buntine, S Waterhouse, “Method and system providing user with personalized recommendations by electronic-mail based upon the determined interests of the user pertain to the theme and concepts of the ,” US Patent 7,158,986, 2007.
2006: Giáo sư, Đại học Helsinki, Helsinki, Phần Lan
1985-1992: Tiến sĩ ngành Khoa học Máy tính, Đại học Công nghệ Sydney, Sydney, Australia.
1983-1984: Thạc sĩ Khoa học Máy tính (bằng danh dự hạng nhất), Đại học Queensland, Brisbane, Australia.
1977-1977: Cử nhân Khoa học, Đại học Queensland, Brisbane, Australia.
Giải nhất Cuộc thi giải toán giành cho sinh viên của Hiệp hội Toán học Đại học Sydney, 1977.
Giải Memorial Prize (năm thứ 2), Đại học Queensland, 1978.
Giải thưởng tác phẩm hay nhất về trí tuệ nhân tạo tại ECAI-86.
Chứng chỉ của NASA ghi nhận về phát triển sáng tạo phần mềm (IND2.1), 2013.