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Seminare

Seminar PhD program Data Science

Dieses Seminar richtet sich hauptsächlich an die Mitglieder des strukturierten Promotionsprogramms Data Science. Gäste sind jedoch jederzeit herzlich willkommen.

Das Seminar findet alle zwei Wochen während des Vorlesungszeitraums statt und dauert in der Regel etwa eine Stunde. Die nächsten Termine finden Sie in der untenstehenden Liste.

Vergangene Termine

12. Januar 2023, 14:15 Uhr, Raum 04A23 (HS V)

Vortrag: Allie Lahnala (Promotionsstudierende, AG Prof. Flek)

Titel: A Critical Reflection and Forward Perspective on Empathy and Natural Language Processing

Zusammenfassung: Wir überprüfen den Forschungsstand zur Empathie im Natural Language Processing und identifizieren folgende Probleme: (1) Das Fehlen oder die Abstraktheit von Empathiedefinitionen, was zu (2) geringer Konstruktvalidität und Reproduzierbarkeit führt. Darüber hinaus wird (3) die emotionale Empathie überbetont, was unseren Fokus auf eine begrenzte Anzahl vereinfachter Aufgaben lenkt. Wir sind der Meinung, dass diese Probleme den Forschungsfortschritt behindern und argumentieren, dass aktuelle Ansätze von einer klaren Konzeptualisierung profitieren würden, die die Operationalisierung kognitiver Empathiekomponenten einschließt. Unsere Hauptziele sind es, Einblick und Anleitung zur Konzeptualisierung von Empathie für NLP-Forschungsziele zu geben und Forscher zu ermutigen, die in diesem Bereich vernachlässigten Möglichkeiten zu verfolgen, die beispielsweise für den klinischen und bildungsbezogenen Sektor hochrelevant sind.

26. Januar 2023, 14:15 Uhr, Raum 04A23 (HS V)

Vortrag: Anne Kopsch (Promotionsstudierende, AG Prof. Dahlke)

Titel: Construction of multiwavelets for general dilation matrices

Zusammenfassung: Dieser Vortrag beschäftigt sich mit der Konstruktion von Wavelets und Multiwavelets. Insbesondere möchten wir minimale Anforderungen identifizieren, damit eine Konstruktion möglich ist. Darüber hinaus möchten wir die Anzahl der Mutter-Wavelets minimieren. Dies kann erreicht werden, indem wir allgemeine Dilationsmatrizen in unser Konstruktionsverfahren einbeziehen, deren Determinante mit der Anzahl der Mutter-Wavelets zusammenhängt.

9. Februar 2023, 14:15 Uhr, Raum 04A23 (HS V)

Vortrag: Joan Plepi (PhD student, WG Prof. Flek)

Titel: Unifying Data Perspectivism and Personalization: An Application to Social Norms

Zusammenfassung: Anstatt einen einzelnen Ground-Truth für Sprachverarbeitungsaufgaben zu verwenden, haben mehrere kürzlich durchgeführte Studien untersucht, wie die Labels der Menge der Annotatoren dargestellt und vorhergesagt werden können. Oft ist jedoch wenig oder keine Information über die Annotatoren bekannt, oder die Menge der Annotatoren ist klein. In dieser Arbeit untersuchen wir ein Korpus von Social-Media-Beiträgen über Konflikte von einer Gruppe von 13.000 Annotatoren und 210.000 Bewertungen sozialer Normen. Wir stellen ein neuartiges experimentelles Setup vor, das Personalisierungsmethoden auf das Modellieren von Annotatoren anwendet, und vergleichen deren Effektivität bei der Vorhersage der Wahrnehmung sozialer Normen. Darüber hinaus bieten wir eine Analyse der Leistung in Teilmengen sozialer Situationen, die sich je nach Nähe der Beziehung zwischen den Konfliktparteien unterscheiden, und bewerten, wo die Personalisierung am meisten hilft.