Universität Regensburg
Udo Kruschwitz
Anschrift:
Herr Prof. Dr. Udo Kruschwitz
Universität Regensburg
Fakultät für Informatik und Data Science
Lehrstuhl für Informationswissenschaft
Universität Regensburg
Fakultät für Informatik und Data Science
Lehrstuhl für Informationswissenschaft
Straße:
Universitätsstr. 31
Ort:
93053 Regensburg
Tel.:
0941 943-3586
Fax:
0941 943-1954
E-Mail:
Leistungsprofil:
Praxisrelevante Forschungsgebiete:- Search engine technology
- Interactive search
- Natural language engineering / text analytics
Praxisrelevante aktuelle Projekte:
- Ongoing collaboration with Signal AI: https://research.signal- ai.com/team.html
- Ongoing collaboration with Ceasefire Centre for Civilian rights: https://iraq.ceasefire.org/
- COURAGE - A Social Media Companion Safeguarding and Educating Students https://www.upf.edu/web/courage
Publikationen:
- Kruschwitz & Hull (2017) "Searching the Enterprise", Foundations and Trends in Information Retrieval. https://www.nowpublishers.com/article/Details/INR-053
- Zimmerman, Kruschwitz, & Fox (2018) "Improving hate speech detection with deep learning ensembles", LREC 2018. https://www.aclweb.org/anthology/L18-1404.pdf
- Alhelbawy, Lattimer, Kruschwitz, Fox, & Poesio (2020) "An NLP-powered human rights monitoring platform". Expert Systems with Applications: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417420301901?via%3Dihub
- M Poesio, J Chamberlain, U Kruschwitz, L Robaldo, L Ducceschi (2013) "Phrase detectives: Utilizing collective intelligence for internet-scale language resource creation", ACM TiiS. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2448116.2448119
- Kruschwitz (2005) "Intelligent document retrieval: exploiting markup structure". Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/1-4020-3768-6
- Elsholz, Chamberlain & Kruschwitz (2019) "Exploring Language Style in Chatbots to Increase Perceived Product Value and User Engagement". Proceedings of ACM CHIIR 2019. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3295750.3298956
- Paun, Carpenter, Chamberlain, Hovy, Kruschwitz & Poesio (2018) "Comparing Bayesian models of annotation". Transactions of the Association for Computational Linguistics. https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00040/43448/Comparing-Bayesian-Models-of-Annotation
Kooperationsangebot für die Wirtschaft / Praxis:
Bevorzugte Form der Kooperation:
- FuE
- Bachelor-/Master-/Diplomarbeit
- Doktorarbeit
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