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
Im Zuge des Neuaufbaus der Forschungsdatenbank sind die bisherigen Listen mit Forschungsprojekten nicht mehr abrufbar. Die Zukunft geht in Richtung Volltextsuche und Filterung, um bestmögliche Suchergebnisse für unsere Besucher:innen zur Verfügung zu stellen.
In der Zwischenzeit kannst du die Projekte ganz einfach unter folgenden Link per Textsuche finden: «Zur neuen Suche in der Projektdatenbank»
Publikationen
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Stadelmann, Thilo; Cieliebak, Mark; Stockinger, Kurt,
2015.
Toward automatic data curation for open data.
ERCIM News.
2015(100), S. 32-33.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-3643
-
2014.
Auswirkungen von Flipped Classroom auf Fachwissen und Kompetenzen von Studierenden.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
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2014.
Flip your classroom : but be aware!.
Lifelong Learning in Europe.
2014(4).
-
Dürr, Oliver; Uzdilli, Fatih; Cieliebak, Mark,
2014.
JOINT_FORCES : unite competing sentiment classifiers with random forest [Paper].
In:
Proceedings of the International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2014).
International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2014), Dublin, Irland, 23-24 August 2014.
Association for Computational Linguistics.
S. 366-369.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-3779
-
Cieliebak, Mark; Dürr, Oliver; Uzdilli, Fatih,
2014.
Meta-classifiers easily improve commercial sentiment detection tools [Paper].
In:
Proceedings of the 9th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2014).
9th International Conference on Language Resources and Evaluation, Reykjavik, Iceland, 26-31 May 2014.
Association for Computational Linguistics.
S. 3943-3947.