Professur (W2) für Computerlinguistik an der Universität Trier

Am Fachbereich II Sprach-, Literatur- und Medienwissenschaften der Universität Trier ist zum  nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Professur zu besetzen:

Professur (W2) für Computerlinguistik

Der/die künftige Stelleninhaber/in soll im Fachgebiet Computerlinguistik und Digital Humanities den Bereich der Computerlinguistik in Forschung und Lehre vertreten und sich in enger Zusammenarbeit mit den Digital Humanities und dem Fach Medienwissenschaft an der Entwicklung neuer Studiengänge beteiligen.

Vorausgesetzt wird ein Forschungsschwerpunkt aus dem Kernbereich der Computerlinguistik, bevorzugt aus den Gebieten Computational Semantics, Computational Discourse, sowie Machine Learning of Natural Language. Erwartet wird die Bereitschaft zur fächerübergreifenden Zusammenarbeit im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften und zur Einwerbung von Drittmitteln. Erfahrung mit der Verarbeitung von Sprache auch jenseits des Englischen sowie Erfahrung mit Kooperationen mit Industriepartnern ist wünschenswert.

Die Einstellungsvoraussetzungen ergeben sich aus § 49 Hochschulgesetz Rheinland-Pfalz. Insbesondere sind pädagogische Eignung und hervorragende wissenschaftliche Leistungen nachzuweisen.

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Quelle: http://dhd-blog.org/?p=8895

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Automatisierte Handschriftenerkennung: Das Projekt READ und die in seinem Rahmen entwickelte Plattform Transkribus

Menschen sind in der Lage, Handschriften zu entziffern. Wie sieht es bei den Maschinen aus? Können sie uns heutzutage diese Aufgabe komplett abnehmen oder ist es momentan noch nicht so weit? Über den Stand der Dinge zur automatisierten Handschriftenerkennung aus dem Kontext des Projekts READ berichtete im Rahmen des Kolloquiums Digital Humanities Tobias Hodel aus dem Staatsarchiv Zürich.

Handschriftenerkennung: Wozu der Aufwand?

Die Entzifferung von Archivdokumenten ermöglicht uns einen tiefen Einblick in die Vergangenheit. Millionen von Akten, die weltweit in unterschiedlichen Archiven in analoger oder digitaler Form aufbewahrt werden, verbergen unvorstellbare Mengen an Wissen und Erkenntnissen in sich.

Viele von diesen Dokumenten sind Handschriften.

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Quelle: https://dhc.hypotheses.org/469

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E-Learning 3.0: anyone, anywhere, anytime, and AI, Prepr. v. Neil Rubens / Dain Kaplan / Toshio Okamoto

http://activeintelligence.org/wp-content/papercite-data/pdf/elearning-30-rubens-spel-2011–preprint.pdf The concept of e-Learning 2.0 has become well established and widely accepted. Just like how e-Learning 2.0 replaced its predecessor, we are again on the verge of a transformation. Both previous generations of e-Learning (1.0 and 2.0) closely parody the prevalent technologies available in their kin Web versions (1.0 and 2.

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Quelle: http://www.einsichten-online.de/2015/10/6176/

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Stellenausschreibung: Postdoktorand/in bzw. Doktorand/in im Bereich Text Mining/Machine Learning (bis TV-L 14 bzw. TV-L 13, ganztags)

An der Julius-Maximilians-Universität Würzburg ist in der Arbeitsgruppe DMIR (Data Mining and Information Retrieval Group) von Prof. Dr. Andreas Hotho zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle

einer/s Postdoktoranden/in oder einer/s Doktoranden/in im Bereich Text Mining/Machine Learning (bis TV-L 14 bzw. TV-L 13, ganztags)

befristet für zunächst zwei Jahre mit der Option auf Verlängerung bis mind. 31.3.2019, zu besetzen.



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Quelle: http://dhd-blog.org/?p=5053

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