Software Systems
«Unsere Fähigkeit, uns komplexe Anwendungen vorzustellen, wird unsere Fähigkeit, sie zu entwickeln, immer übersteigen. (Grady Booch)»
Wir befassen uns mit der ingenieurmässigen Entwicklung von Software und Softwarearchitekturen, sowie der Verarbeitung von natürlicher Sprache mit Fokus auf den folgenden Themen:
- Agile Software Development
- Model Driven Software Development
- Distributed Software Architectures
- Mixed Reality Architectures
- Text-based Dialogue Systems
- Text Classification
- Lifelong learning for Software Systems
Software Engineering
Im Bereich Softwareentwicklung forschen wir in Fragestellungen wie der agilen Softwareentwicklung und der vollautomatisierten Generierung lauffähiger Software aus grafischen Modellen (Model Driven Software Development). In der Domäne der Software-Architekturen untersuchen wir Realisierungsansätze zu aktuellen Techniken verteilter Verarbeitung und Speicherung (wie z.B. Microservices, Blockchain oder Internet of Things), sowie Architekturkonzepte zur Einbindung von Mixed Reality Systemen.
Text Analytics & Dialogue Systems
Wir entwickeln Technologien zur Verarbeitung von natürlicher Sprache. Dazu verknüpfen wir Methoden aus der Linguistik, Natural Language Processing (NLP) und der Künstlichen Intelligenz, um eine natürlichsprachliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. In unserer Forschung arbeiten wir unter anderem an Themen wie Text-Klassifikation (z.B. Sentiment Analyse), Chatbots oder Natural Language Generation.
Projekte
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Call-E: Virtual Call Agent
The industrial project partner offers online brokering of loans, mortgages and insurances. The brokering process
involves several phone calls of a call agent with a potential client. This is time-consuming and
highly repetitive. For this reason, we want to develop a dialogue system which can
take over part of the tasks: it will initiate calls to ... -
SCAI: Smart Contract Analytics using Artificial Intelligence
Im SCAI-Projekt untersuchen die ZHAW und die Firma legartis, wie Inhalte von Verträgen automatisch juristisch ausgewertet und bewertet werden können. Dabei kommen Verfahren aus den Bereichen Natural Language Processing und Deep Learning zum Einsatz.
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LIHLITH - Learning to Interact with Humans by Lifelong Interaction with Humans
The LIHLITH project is a ?fundamental pilot research project which introduces a new
lifelong learning framework for the interaction of humans and machines on specific
domains. A Lifelong Learning system learns different tasks sequentially, over time, getting
better at solving future related tasks based on past experience. LIHLITH will focus on
...
Studentenarbeiten
Publikationen
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Cieliebak, Mark; Deriu, Jan Milan; Egger, Dominic; Uzdilli, Fatih,
2017.
A Twitter corpus and benchmark resources for german sentiment analysis
[Paper].
In:
5th International Workshop on Natural Language Processing for Social Media, Boston, MA, USA, December 11, 2017.
Association for Computational Linguistics.
S. 45-51.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1530
-
von Däniken, Pius; Cieliebak, Mark,
2017.
Transfer learning and sentence level features for named entity recognition on tweets
[Paper].
In:
Proceedings of the 3rd Workshop on Noisy User-generated Text.
3rd Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT), Copenhagen, September 7th, 2017.
Association for Computational Linguistics.
S. 166-171.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1528
-
von Grünigen, Dirk; Weilenmann, Martin; Deriu, Jan Milan; Cieliebak, Mark,
2017.
Potential and limitations of cross-domain sentiment classification
[Paper].
In:
Proceedings of the Fifth International Workshop on Natural Language Processing for Social Media.
Fifth International Workshop on Natural Language Processing for Social Media, Valencia, Spain, April 3-7, 2017.
Stroudsburg PA, USA:
Association for Computational Linguistics.
S. 17-24.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1526
-
Müller, Simon; Huonder, Tobias; Deriu, Jan Milan; Cieliebak, Mark,
2017.
[Paper].
In:
Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017).
11th International Workshop on Semantic Evaluation, Vancouver, Canada, 3-4 August 2017.
Association for Computational Linguistics.
S. 766-771.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1529
-
Kodiyan, Don; Hardegger, Florin; Neuhaus, Stephan; Cieliebak, Mark,
2017.
Author profiling with bidirectional RNNs using attention with GRUs : notebook for PAN at CLEF 2017
[Paper].
In:
CLEF 2017 Evaluation Labs and Workshop – Working Notes Papers.
CLEF 2017 Evaluation Labs and Workshop – Working Notes Papers, Dublin, Ireland, 11-14 September 2017.
RWTH Aachen.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1531