TCCS - Việt Nam đang đứng trước ngưỡng cửa thập niên thứ hai, thế kỷ XXI. Tuy vậy, mốc thời gian không quan trọng bằng những đổi thay chóng mặt của quá trình quốc tế hóa đời sống kinh tế, và những biến đổi sâu sắc nó sẽ mang lại. Quá trình ấy, ngay bây giờ, lại được phóng đại qua lăng kính của những biến động toàn cầu do khủng hoảng kinh tế - tài chính 2007 - 2009, điều (...) có thể dẫn tới những biến đổi lớn về cấu trúc kinh tế nhân loại, cũng như diễn tiến địa - chính trị khắp nơi trên thế giới. (shrink)

Cách mạng 4.0 đã và đang mang đến sự thay đổi lớn trong đời sống của người dân Việt Nam. Sự tiện dụng của Grab, khả năng cập nhật 24/24 của Facebook, hay sự đa dạng về nội dung của YouTube thúc đẩy xã hội tiến tới thời đại mới của khởi nghiệp điện toán (Vuong, 2019). Ở đó, mỗi cá nhân đều có cơ hội để khởi nghiệp thông qua sự kết nối đến khắp mọi nơi trên thế giới (...) của Internet và sức mạnh tính toán nằm gọn trong long bàn tay. Hiện nay, sản xuất video trên YouTube, cho thuê nhà qua AirBnb, hay chạy xe cho Grab tạo ra công việc có khả năng tạo lợi nhuận cho người tham gia thị trường, dù là người lao động, hay tổ chức cung ứng dịch vụ. (shrink)

The annotated dataset is an essential requirement to develop an artificial intelligence system effectively and expect the generalization of the predictive models and to avoid overfitting. Lack of the training data is a big barrier so that AI systems can broaden in several domains which have no or missing training data. Building these datasets is a tedious and expensive task and depends on the domains and languages. This is especially a big challenge for low-resource languages. In this paper, we experiment (...) and evaluate many various approaches on sentiment analysis problems so that they can still obtain high performances under limited training data. This paper uses the preprocessing techniques to clean and normalize the data and generate the new samples from the limited training dataset based on many text augmentation techniques such as lexicon substitution, sentence shuffling, back translation, syntax-tree transformation, and embedding mixup. Several experiments have been performed for both well-known machine learning-based classifiers and deep learning models. We compare, analyze, and evaluate the results to indicate the advantage and disadvantage points of the techniques for each approach. The experimental results show that the data augmentation techniques enhance the accuracy of the predictive models; this promises that smart systems can be applied widely in several domains under limited training data. (shrink)

The purpose of this paper is to provide a model linking enforcement of institutional environment and reform of corporate governance of firms. It is argued that in the context of weak enforcement environment in transition economies, institutional factors in securities markets are effective in shifting corporate governance model of the privatised firms towards a market-based model that ensures a sustainable economic performance. The empirical study in the Vietnamese securities market supports this argument.