Natural Language Processing Group
«Wir verbinden Grundlagenforschung mit industriellen Anwendungen, um neue und innovative Produkte und Dienstleistungen hervorzubringen, während wir gleichzeitig die ethischen und gesellschaftlichen Dimensionen erforschen.»
Expertise
- Textanalytik
- Dialogsysteme
- Sprachverarbeitung
Das NLP-Forschungsteam entwickelt Technologien zur Analyse, zum Verständnis und zur Generierung von Sprache und Texten. Wir verbinden Methoden aus der Linguistik, dem Natural Language Processing (NLP) und der künstlichen Intelligenz, um eine natürlichsprachliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. In unserer Forschung arbeiten wir an Themen wie der Textklassifikation (z. B. Sentiment-Analyse), Chatbots und Dialogsystemen, Textzusammenfassung, Speech-to-Text, Sprecherunterscheidung sowie der Generierung von natürlicher Sprache (Natural Language Generation). Die schweizerdeutsche Sprach- und Textverarbeitung bildet einen besonderen Schwerpunkt der Gruppe.
Angebote
- Einblick: Keynotes, Trainings
- KI-Beratung: Workshops, Expertenunterstützung, Beratung, Technikfolgenabschätzung
- Forschung und Entwicklung: kleine bis grosse Gemeinschaftsprojekte, Drittmittelforschung, studentische Projekte, praxiserprobte Prototypen
Team
Projekte
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Publikationen
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Schneuwly, Arno; Grubenmann, Ralf; Logean, Séverine Rion; Cieliebak, Mark; Jaggi, Martin,
2019.
Correlating twitter language with community-level health outcomes.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-18986
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Benites de Azevedo e Souza, Fernando; von Däniken, Pius; Cieliebak, Mark,
2019.
TwistBytes - identification of Cuneiform languages and German dialects at VarDial 2019 [Paper].
In:
Proceedings of the Sixth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects.
6th Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects, VarDial 2019, Minneapolis, United States, 7 June 2019.
Ann Arbor:
Association for Computational Linguistics.
S. 194-201.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.18653/v1/W19-1421
-
Deriu, Jan Milan; Rodrigo, Alvaro; Otegi, Arantxa; Guillermo, Echegoyen; Rosset, Sophie; Agirre, Eneko; Cieliebak, Mark, Hrsg.,
2019.
Survey on evaluation methods for dialogue.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-18985
-
Meierhofer, Jürg; Stadelmann, Thilo; Cieliebak, Mark,
2019.
.
In:
Braschler, Martin; Stadelmann, Thilo; Stockinger, Kurt, Hrsg.,
Applied data science : lessons learned for the data-driven business.
Cham:
Springer.
S. 47-61.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-11821-1_4
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Amirian, Mohammadreza; Rombach, Katharina; Tuggener, Lukas; Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo,
2019.
Efficient deep CNNs for cross-modal automated computer vision under time and space constraints [Paper].
In:
ECML-PKDD 2019, Würzburg, Germany, 16-19 September 2019.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-18357