Jennifer Ecker M.A.

Funktion

  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Digitale Sprachwissenschaft

Aufgaben

Zur Person

  • Seit Dezember 2021: Wissenschaftliche Mitarbeiterin am IDS in der Abteilung Digitale Sprachwissenschaft
  • 2019–2021: Studium Computerlinguistik und Texttechnologie (MA) an der Justus-Liebig-Universität Gießen,
    Masterarbeitstitel: Textgenerierung mit Variational Autoencoder und Long Short-Term Memory: Generierung und Evaluation von Texten für Deutsch als Fremdsprache
  • Februar–Juni 2021: Wissenschaftliche Hilfskraft am Zentrum für Medien und Interaktivität der Justus-Liebig-Universität im HMWK-Projekt
  • August–Dezember 2020: Wissenschaftliche Hilfskraft am Zentrum für Medien und Interaktivität der Justus-Liebig-Universität Gießen im DigiDaFZ-Projekt
  • Juni–September 2020: wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl Deutsch als Fremdsprache der Justus-Liebig-Universität Gießen
  • Januar–Februar 2019: Praktikum am Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig in der Forschungsgruppe Entwicklung sozialer Kognition
  • September 2018–Oktober 2019: Tutorin für internationale Studierende im International Office der Philipps-Universität Marburg
  • 2016–2018: Studium Linguistik: Kognition und Kommunikation (MA) an der Philipps-Universität Marburg,
    Masterarbeitstitel: Neurophysiologische Korrelate der Kommaverarbeitung im Deutschen: eine Untersuchung von Relativsätzen und erweiterten Infinitiven
  • Oktober 2017–September 2018: Studentische Hilfskraft in der AG Sprachgeschichte der Philipps-Universität Marburg
  • 2013–2016: Studium Linguistik (BA) an der Goethe-Universität Frankfurt,
    Bachelorarbeitstitel: Verarbeitung von syntaktischen Ambiguitäten in Relativsätzen

Forschungsinteressen

  • NLP, Topic Modeling, Automatic Topic Labeling, Word Sense Disambiguation, Textgenerierung, Machine Learning, Metadaten, Texttechnologie

Publikationen

Aktuelle Auswahl:

Ecker, Jennifer (2024):
Labeling Results of Topic Models: Word Sense Disambiguation as Key Method for Automatic Topic Labeling with GermaNet. In: Calzolari, Nicoletta / Kan, Min-Yen / Hoste, Veronique / Lenci, Alessandro / Sakti, Sakriani / Xue, Nianwen (Hg.): Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024). Paris: ELRA. S. 10014-10022.
Text

Vorträge

Aktuelle Auswahl:

Ecker, Jennifer:
Labeling Results of Topic Models: Word Sense Disambiguation as Key Method for Automatic Topic Labeling with GermaNet. Posterpräsentation: 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024).
23.5.2024, Torino, Italia
Ecker, Jennifer / Schwarz, Pia / Wilm, Rebecca:
(Large) Language Models: Historische Entwicklung, Funktionsweise und Anwendung. Gesprächsrunde.
26.7.2023, IDS Mannheim, Vortragssaal