Studentische Projekte, die internationale Erfolge erzielen konnten:
? 2024 | Paper von Wan-Hua Her für LREC 2024 angenommen
Wan-Hua Her ver?ffentlichte zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Investigating Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: Using Bavarian as a Case Study" (externer Link, ?ffnet neues Fenster), welches für die LREC angenommen wurde und im "SIGUL2024 Workshop" publiziert wurde. Das Paper basiert auf Wan-Hua Hers Masterarbeit.
? 2024 | Paper von Maximilian Schmidhuber für LREC 2024 angenommen
Maximilian Schmidhuber reichte zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "LLM-Based Synthetic Datasets: Applications and Limitations in Toxicity Detection" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) ein. Die Arbeit wurde in "Proceedings of the Fourth Workshop on Threat, Aggression & Cyberbullying @ LREC-COLING-2024" ver?ffentlicht. Das Paper basiert auf Maximilian Schmidhubers Masterarbeit.
? 2024 | Paper von Maximilian Weissenbacher für LREC 2024 angenommen
Maximilian Weissenbacher erarbeitete zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Analyzing Offensive Language and Hate Speech in Political Discourse: A Case Study of German Politicians" (externer Link, ?ffnet neues Fenster), welches in "Proceedings of the Fourth Workshop on Threat, Aggression & Cyberbullying @ LREC-COLING-2024" ver?ffentlicht wurde. Das Paper basiert auf Maximilian Weissenbachers Masterarbeit.
? 2024 | Katharina Buckmayer ist jetzt Doktorandin an der Técnico University Lisbon, Portugal
Katharina Buckmayer hat an der Universit?t Regensburg erfolgreich ihren Bachelor of Arts und Master of Arts in Informationswissenschaft abgeschlossen. Nun ist sie Doktorandin für digitale Medien an der Técnico University Lisbon und ist Teil des Inclusive Computing Lab des Interactive Technologies Institutes/LARSyS. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich der Gestaltung von inklusiven, multisensorischen Smart Toys und Lernumgebungen für junge Kinder. Sie befasst sich auch mit den ethischen Implikationen der technologiebasierten Forschung mit dieser besonders vulnerablen Bev?lkerungsgruppe. Ihre Arbeit zielt darauf ab, die Inklusion zu f?rdern und eine gesunde und positive Entwicklung von Kindern zu unterstützen.
? 2023 | Hoai Nam Tran ver?ffentlicht Artikel auf dem ROMCIR-Workshop 2023
Im Zusammenhang mit der ECIR 2023 fand der Workshop on Reducing Online Misinformation through Credible Information Retrieval (ROMCIR) statt. Hoai Nam Tran stellte seinen Beitrag "Towards Reducing Misinformation and Toxic Content Using Cross-Lingual Text Summarization" vor, welcher sowohl als Pr?sentation (externer Link, ?ffnet neues Fenster) verfügbar ist, als auch in den Proceedings des Workshops (externer Link, ?ffnet neues Fenster) ver?ffentlicht wird.
? 2023 | Markus Bink stellt Paper auf der CHIIR 2023 vor
Auf der CHIIR 2023 (externer Link, ?ffnet neues Fenster), welche dieses Jahr in Austin (Texas, USA) stattfand, konnte Markus Bink sein Paper "Investigating the Influence of Featured Snippets on User Attitudes" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) vorstellen. Das Paper entstand zusammen mit Sebastian Schwarz (Masterstudent Medieninformatik) und wurde von David Elsweiler und Tim Draws (Delft University of Technology) betreut.
? 2022 | Paper von Maximilian Weissenbacher auf KONVENS 2022 vorgestellt
Maximilian Weissenbachers Paper zu "Sentiment Analysis on Twitter for the Major German Parties during the 2021 German Federal Election" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) wurde auf der KONVENS 2022 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) vorgestellt. Die Untersuchung betrachtete, wie sich die Stimmung der politischen Parteien w?hrend einer Wahlperiode auf Twitter ver?ndert. Dazu wurden Textklassifizierungsmethoden verwendet und ihre Leistungen verglichen, wobei festgestellt wurde, dass transformatorbasierte Modelle wie der bidirektionale Encoder von Transformatoren (BERT) besser abschnitten als traditionelle maschinelle Lernmodelle wie Naive Bayes und lexikonbasierte Modelle wie GerVADER. Das Paper enstand zusammen mit Thomas Schmidt (welcher den Vortrag bei der KONVENS 2022 hielt), Jakob Fehle, Jonathan Richter, Philipp Gottschalk und Christian Wolff.
? 2022 | 1. Platz für Hoai Nam Tran beim CLEF 2022 CheckThat! Lab
Hoai Nam Tran bearbeitete mit gro?em Erfolg den Task 3B vom CheckThat! Lab der CLEF 2022 und belegte mit seinem Ansatz den ersten Platz. Das Thema war "Fighting the COVID-19 Infodemic and Fake News Detection". Der Schwerpunkt lag auf Cross-lingual Fake News Detection und war aufgrund der Zusammenstellung aus englischen Trainingsdaten und deutschen Testdaten, deren extrahierte Nachrichtenartikel bis zu 100.000 Zeichen umfassten, ?u?erst anspruchsvoll. Von 16 teilnehmenden Teams schafften nur 8 eine korrekte Abgabe und selbst hier konnte sich Hoai Nam Tran mit einem Macro-F1 Score von 0.290 und mit einer Accuracy von 0.427 noch deutlich (6.5%) vor den Zweitplatzierten abheben. Sein Ansatz bestand aus drei Teilen: Summarization Technik, maschinelle ?bersetzung, und Multi-Class Klassifizierung. Die Ergebnisse sind als Paper der CLEF 2022 ver?ffentlicht worden (externer Link, ?ffnet neues Fenster).
? 2022 | Paper von Miriam Schirmer für LREC 2022 angenommen
Miriam Schirmer ver?ffentlichte zusammen mit Gregor Donabauer und Udo Kruschwitz das Paper "A New Dataset for Topic-Based Paragraph Classification in Genocide-Related Court Transcripts (externer Link, ?ffnet neues Fenster)", welches für die LREC 2022 angenommen und zudem als Poster pr?sentiert wurde. Miriam Schirmer studierte im Master Kriminologie an der UR und besuchte eine Veranstaltung zum Natural Language Engineering, welche sie nachhaltig pr?gte. Gleichzeitig ist das Paper Teil ihrer Promotion im Bereich Computational Social Science an der TU München.
? 2022 | Paper von Philipp Hartl für LREC 2022 angenommen
Philipp Hartl erarbeitete zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Applying Automatic Text Summarization for Fake News Detection (externer Link, ?ffnet neues Fenster)”, welches für die LREC 2022 angenommen wurde. Das Paper basiert auf Philipp Hartls Masterarbeit.
? 2022 | Paper von Christoph Turban für LREC 2022 angenommen
Christoph Turban reichte zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Tackling Irony Detection using Ensemble Classifiers (externer Link, ?ffnet neues Fenster)” für die LREC 2022 ein. Das Paper wurde angenommen. Die Grundlage dieser Arbeit ist die Bachelorarbeit von Christoph Turban.
? 2022 | Paper von Markus Bink für CHIIR 2022 angenommen
Markus Bink reichte für die CHIIR 2022 das Paper "Featured Snippets and their Influence on Users' Credibility Judgements" ein, welches für die Konferenz angenommen wurde (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Das Paper entstand im Umfeld seiner Bachelorarbeit und wurde zusammen mit Steven Zimmerman und David Elsweiler verwirklicht.
? 2021 | Masterarbeit auf der GIScience 2021 als Short Paper ver?ffentlicht
Gregor Donabauer ver?ffentlichte, in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Bernd Ludwig, seine Masterarbeit unter dem Titel "Testing Landmark Salience Prediction in Indoor Environments Based on Visual Information (externer Link, ?ffnet neues Fenster)" als Short Paper auf der GIScience 2021.
? 2021 | Shared Task zu "GermEval 2021"
Hoai Nam Tran und Maximilian Schmidhuber nahmen jeweils als Einzelteam erfolgreich am Shared Task von GermEval 2021 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) teil. Die Subtasks stellten Herausforderungen an die Erkennung bzw. Klassifizierung von einerseits toxischen Hasskommentaren, andererseits wertvollen Kommentaren, sowie zu Fakten und Behauptungen. Hoai Nam Tran belegte insgesamt den 2. Platz von 15 Teams. Maximilian Schmidhuber absolvierte den ersten Subtask und belegte dort den 9. Platz. Besonders hervorzuheben ist ihre Leistung auch deshalb, weil sie als studentische Einzelteams gegen Gruppenteams aus Doktorand*innen, Postdocs und Vertretern der Industrie antraten. →Mehr Infos in den Proceedings (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
? 2021 | Ver?ffentlichtes Paper zur SwissText 2021
In Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Kruschwitz erarbeitete Gregor Donabauer das Paper "University of regensburg@ swisstext 2021 sepp-nlg: Adding sentence structure to unpunctuated text" (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Es entstand im Rahmen eines Shared Task der SwissText 2021 Konferenz und steht im Zusammenhang mit seinem Vortrag bzw. Projekt auf der WWW'21.
? 2021 | Vortrag auf der Web Conference 2021
Auf der WWW '21 pr?sentierte Gregor Donabauer (zusammen mit Udo Kruschwitz und David Coney) einen Vortrag zum Thema "Making Sense of Subtitles: Sentence Boundary Detection and Speaker Change Detection in Unpunctuated Texts (externer Link, ?ffnet neues Fenster)". 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网es Projekt entstand im Rahmen des Seminars "Advanced Topics in Information Retrieval".
? 2021 | Short Paper von Dominik Ramsauer auf der ECIR 2021 vorgestellt
Auf der im Online-Format stattfindenden ECIR 2021 stellte Dominik Ramsauer ein Short Paper zum Thema "Exploring the Incorporation of Opinion Polarity for Abstractive Multi-document Summarisation" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) vor. Darin erarbeitete er ein Modell für MDS, mit dem es m?glich wird, auch Stimmungen und Meinungen innerhalb der abstrakt zusammengefassten Dokumente zu erhalten.
? 2021 | Paper von Anna-Marie Ortloff auf der CHIIR 2021 vorgestellt
Anna-Marie Ortloff pr?sentierte das Paper "The Effect of Nudges and Boosts on Browsing Privacy in a Naturalistic Environment (externer Link, ?ffnet neues Fenster)" auf der CHIIR 2021, welches sich mit M?glichkeiten der Beeinflussung des Nutzerverhaltens bezüglich der Preisgabe pers?nlicher Daten beim Surfen im Internet besch?ftigt. Die Ver?ffentlichung ist aus ihrer Masterarbeit enstanden – in Zusammenarbeit mit Steven Zimmerman, David Elsweiler und Niels Henze.
? 2021 | Thomas J?nich jetzt Doktorand an der University of Glasgow
Thomas J?nich, Absolvent der Informationswissenschaft in Regensburg, startete zum Februar 2021 seine Promotion an der University of Glasgow (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Er besch?ftigt sich dort mit dem Themenbereich des "Fair Machine Learning for Search & Recommendation Systems".
? 2021 | Anna-Marie Ortloff jetzt Doktorandin an der Universit?t Bonn
Anna-Marie Ortloff, ehemalige 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网 der Informationswissenschaft an der Universit?t Regensburg, startete Anfang Januar 2021 ihre Promotion an der Universit?t Bonn. Als Teil der Workgroup Behavioral Security (BeSec) (externer Link, ?ffnet neues Fenster) unter Prof. Dr. Matthew Smith m?chte sie ihr Promotionsthema in diesem Bereich, unter Berücksichtigung des Human Information Behavior, finden.
? 2020/2021 | Hate Speech Detection bei EVALITA 2020 und WiDS 2021
Julia Hoffmann ver?ffentlichte (zusammen mit Udo Kruschwitz) im Rahmen der Evalita 2020 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) das Paper "UR NLP @ HaSpeeDe 2 at EVALITA 2020: Towards Robust Hate Speech Detection with Contextual Embeddings" (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Das Paper entstand zum bearbeiteten Shared Task der Konferenz, welcher wiederum im Master-Projektkurs angesto?en wurde. Zum Thema “Hate Speech Detection” nahm sie au?erdem beim Workshop sowie bei der Konferenz der Women in Data Science 2021 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) teil.
? 2020 | Paper von Sabrina Barko-Sherif für die CHIIR 2020 angenommen
Sabrina Barko-Sherifs Beitrag "Conversational Agents for Recipe Recommendation" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) wurde für die CHIIR '20 (The 2020 ACM Conference on Human Information Interaction and Retrieval) angenommen und dort pr?sentiert.
? 2020 | Masterarbeit-Ergebnisse ver?ffentlicht
Selina Meyer hat die Ergebnisse ihrer Masterarbeit als Artikel "Assessing the Quality of Weight Loss Information on the German Language Web" (externer Link, ?ffnet neues Fenster) im Journal Movement and Nutrition in Health and Disease ver?ffentlicht.
? 2018 | Paper von Anna-Marie Ortloff & Mitstudentinnen für die MuC'18 angenommen
Im September 2018 stellte Anna-Marie Ortloff ein Paper auf der "Mensch und Computer 2018" in Dresden vor. Entstanden ist dies aus einer Seminararbeit im Kurs "Ethics for Software Engineers & Data Scientists". In diesem Paper konnte festgestellt werden, dass kontextuelle Datenschutzrichtlinien, d. h. die Darstellung der für den Nutzungskontext relevanten Datenschutzinformationen, von Nutzern akzeptiert werden, und diese das Gefühl haben, sie besser zu verstehen als die klassische Darstellungsform von Datenschutzrichtlinien im Flie?text (zum Paper (externer Link, ?ffnet neues Fenster)).
? 2015 | Sechs studentische Projekte für die MUM'15 angenommen
Ende 2015 pr?sentierten sechs Studentengruppen ihre Projekte zum Masterkurs "Algorithmen für Mensch-Maschine-Interaktion" auf der MUM’15 (?International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia“) in Linz. Erfreulicherweise stellten unsere Studenten auf dieser Veranstaltung sechs von insgesamt 15 akzeptierten Forschungsprojekten. Im Folgenden ein kurzer ?berblick über die Projektarbeiten:
- “Nombot – Simplify Food Tracking”: Nombot ist ein Dialogsystem, das es für User einfacher macht, ihr Ern?hrungsverhalten nachzuvollziehen (zum Paper).
- "FROY: Exploring Sentiment-Based Movie Recommendations": FROY ist ein mobiles Film-Empfehlungssystem, das die aktuelle Gefühlslage eines Nutzers mit der Stimmung von Filmen abgleicht (zum Paper).
- "Landmark Mining on a Smartwatch Using Speech Recognition": Das Projekt besch?ftigte sich mit der Frage, wie mittels einer Smartwatch und Spracherkennung Landmarkendaten für ein Navigationssystem gewonnen werden k?nnen (zum Paper).
- “Destmaster – Improved Destination Input System for the UR-Walking Application”: Im Rahmen des Projekts wurde versucht, die Eingabe von Navigationszielen für die universit?re Fu?g?ngernavigations-App ?URWalking“ zu optimieren (zum Paper).
- "Emotion-based Music Recommendation using Supervised Learning": Das Projekt widmete sich der Entwicklung eines Musikempfehlungssystem, das es dem Anwender erlaubt, Musikstücke nach Emotionen auszuw?hlen (zum Paper).
- “Augmented Reality-Based Training of the PCB Assembly Process”: Aus dem Projekt ging ein Augmented-Reality-Assistenzsystem hervor, das Industriearbeiter mithilfe eines smart Glass und einer selbstentwickelten Software beim Fertigungsprozess von Leiterplatten unterstützt (zum Paper).