Language Technologies

Die Abteilung Language Technologies widmet sich der interdisziplinären Forschung an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Prcoessing) und Data Science. Sie vereint zwei Arbeitsgruppen – die Data Science & Language Technologies Group und das Applied Machine Learning Lab. Die Abteilung kooperiert eng mit dem Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it) sowie dem Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.

Im Mittelpunkt der Forschung stehen anwendungsorientierte, interpretierbare und ressourcenschonende Lernverfahren. Die Themen reichen von Repräsentationslernen für Textdaten über personalisierte Informationssysteme bis hin zu robusten, fairen und effizienten KI-Anwendungen. Anwendungsbereiche umfassen u. a. medizinische Informatik, Finanz- und Rechtsdokumentanalyse sowie Verhaltensanalytik.

Darüber hinaus entwickelt die Abteilung Methoden, die große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) robuster gegenüber Datenproblemen machen, um mit weniger Aufwand effizienter und verlässlicher zu lernen – insbesondere auch für unterrepräsentierte Nutzergruppen. Weitere Forschungsschwerpunkte sind die Einbindung von Faktenwissen, logischem Denken und Alltagswissen zur Reduktion von Fehlgenerierung, fortgeschrittene Personalisierung zur Verbesserung von Empathie und Sicherheit in sozialen Szenarien sowie die Analyse und Verbesserung der ethischen Ausrichtung dieser Modelle an menschliche Werte.

Die Abteilung verfolgt das Ziel, gesellschaftlich relevante Probleme durch nachvollziehbare Technologien zu adressieren und leistet durch ihre interdisziplinäre Forschung einen Beitrag zur Weiterentwicklung von Sprach- und Datenverarbeitungssystemen.