A Study of the Plausibility of Attention between RNN Encoders in Natural Language Inference. - Duc Hau Nguyen; Guillaume Gravier; Pascale Sébillot (ICMLA, 2021)

Detecting Fake News Conspiracies with Multitask and Prompt-Based Learning. - Cheikh Brahim El Vaigh; Thomas Girault; Cyrielle Mallart; Duc Hau Nguyen (MediaEval, 2021)

Une étude statistique des plongements dans les modèles transformers pour le français (An empirical statistical study of embeddings in French transformers). - Loïc Fosse; Duc Hau Nguyen; Pascale Sébillot; Guillaume Gravier (TALN-RECITAL, 2022)

Filtrage et régularisation pour améliorer la plausibilité des poids d'attention dans la tâche d'inférence en langue naturelle (Filtering and regularization to improve the plausibility of attention weights in NLI). - Duc Hau Nguyen; Guillaume Gravier; Pascale Sébillot (TALN-RECITAL, 2022)

Regularization, Semi-supervision, and Supervision for a Plausible Attention-Based Explanation. - Duc Hau Nguyen; Cyrielle Mallart; Guillaume Gravier; Pascale Sébillot (NLDB, 2023)

Géométrie de l'auto-attention en classification : quand la géométrie remplace l'attention. - Loïc Fosse; Duc Hau Nguyen; Pascale Sébillot; Guillaume Gravier (CORIA-TALN (1), 2023)

Making AI Understandable for Humans : the Plausibility of Attention-Based Explanations in Natural Language Processing. (Rendre l'IA expliquable pour les humains : la plausibilité des explications fondées sur l'attention dans le traitement automatique des langues). - Duc Hau Nguyen (2024)