Chúc mừng nhóm sinh viên lớp TMĐT2022 có bài báo được chấp nhận đăng tại Hội nghị Khoa học Quốc tế RIVF 2025 (The 2025 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies)
Hội nghị RIVF (Research, Innovation and Vision for the Future) là một hội nghị khoa học quốc tế uy tín, được tổ chức thường niên từ năm 2003, quy tụ các nhà nghiên cứu, học giả và sinh viên trong lĩnh vực Công nghệ Máy tính và Truyền thông. RIVF được bảo trợ kỹ thuật bởi IEEE, và các bài báo được xuất bản trong cơ sở dữ liệu IEEE Xplore – một trong những thư viện học thuật hàng đầu thế giới.
Năm nay, RIVF 2025 sẽ do Trường Đại học Văn Lang đăng cai tổ chức tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, từ ngày 18 đến 20 tháng 12 năm 2025. Hội nghị tiếp tục là diễn đàn khoa học quốc tế quan trọng, nơi các nhà nghiên cứu chia sẻ những công trình mới nhất trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học sâu, xử lý ngôn ngữ, thị giác máy tính, an ninh mạng và công nghệ truyền thông.
Link hội nghị: https://rivf2025.org/
Tên bài báo: “DoraReviewer: Vietnamese Virtual Reviewer With GraphRAG And LLM”
Nhóm sinh viên thực hiện:
- 22521538 – Nguyễn Hoàng Tú Trinh – TMĐT2022.2
- 22520051 – Ngô Hoàng Lan Anh – TMĐT2022.1
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Trình Trọng Tín – ThS. Lý Đoàn Duy Khánh.
Abstract: Online product reviews significantly influence consumer decisions, yet existing large language model (LLM) systems often generate ungrounded or inaccurate content, especially for low-resource languages like Vietnamese. This study introduces DoraReviewer, a Vietnamese-focused virtual reviewer system that integrates structured smartphone specifications and speech-to-text transcriptions from trusted video reviews into a multimodal knowledge graph. Using the Graph-based Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) method, DoraReviewer generates factually grounded product reviews and is evaluated across three LLM architectures: GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Flash, and DeepSeek Reasoner, using ROUGE metrics. DoraReviewer advances trustworthy, culturally relevant, and low-resource-friendly automated review generation, demonstrating how structured knowledge integration can overcome the hallucination challenges in multilingual LLMs while contributing to more reliable e-commerce ecosystems in Vietnam and similar emerging market.
