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Marc Schulder

Wissenschaftlicher Mitarbeiter für Computerlinguistik

Institut für Deutsche Gebärdensprache, Universität Hamburg

Über mich

Ich bin Wissenschaftler im Bereich der Computerlinguistik. Nachdem ich Anfang 2019 meine Dissertation zur Bootstrapping-unterstützten Erstellung von Lexika für Inhaltswörter, die Negation hervorrufen können, eingereicht habe, begebe ich mich nun in das Forschungsfeld der Gebärdensprachlinguistik. Als Teil des DGS-Korpus-Projekts werde ich maschinenunterstützte Methoden zur Analyse, automatischen Klassifikation und unterstützten Annotation von Deutscher Gebärdensprache (DGS) entwickeln.

Zuvor arbeitete ich an Sentimentanalyse, Metaphernerkennung und an der Integration von Kontextwissen in Spracherkennung.

Ich bin auch der Entwickler von BibTexNanny, einem Tool, dass Nutzer dabei unterstützt, ihre BibTeX-Bibliographie sauber und konsistent zu halten sowie schlankere Versionen für individuelle Veröffentlichungen zu erstellen.

Interessen

  • Gebärdensprachlinguistik
  • Sentimentanalyse
  • Angewandtes maschinelles Lernen

Bildung

  • Doktorstudium in Computerlinguistik, 2019

    Universität des Saarlandes

  • MSc in Language Science and Technology, 2013

    Universität des Saarlandes

  • BSc in Computerlinguistik, 2011

    Universität des Saarlandes

Aktuelle Vorträge

Vorlesung: Data Visualisation - Using Graphs and more to Evaluate and Present your Data

[Englische Vorlesung] Wie man die richtige graphische Darstellung für die korrekte Aufgabe wählt.

Tutorial: OpenPose for Linguists

[Englische Vorlesung] Eine interaktive Übung, wie Bewegungserkennung mithilfe von OpenPose durchgeführt werden kann.

Sentiment Polarity Shifters - Creating Lexical Resources through Manual Annotation and Bootstrapped Machine Learning

[Englischer Vortrag] Die Disputation zu meiner Doktorarbeit

Identifying Negation in the DGS Corpus

[Englischer Vortrag] Wir präsentieren eine Reihe von Methoden zur Erkennung von Negation in Deutscher Gebärdensprache im DGS-Korpus.

Schmerzen lindern ist gut und Hoffnung aufgeben schlecht - Automatische Klassifizierung von Polaritäts-Shiftern für Sentimentanalyse

Ein Überblick über meine Doktorarbeit zum Thema Sentiment-Polaritätsshifter.

CV

 
 
 
 
 

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Institut für Deutsche Gebärdensprache
Universität Hamburg

March 2019 – Aktuell Hamburg, Deutschland
 
 
 
 
 

Doktor der Philosophie: Computerlinguistik

Fachrichtung Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Universität des Saarlandes

November 2013 – August 2019 Saarbrücken, Deutschland

Kontakt

Marc Schulder