Hochschulschrift(en), die von Schütze, Hinrich begutachtet wurde(n)

Chaudhary, Yatin (2024): Federated and continual learning with deep learning methods for natural language text understanding. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Karn, Sanjeev Kumar (2024): Attention-based neural sequence-to-sequence methods for information extraction and text summarization. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Steinborn, Victor (2024): Multilingual and multimodal bias probing and mitigation in natural language processing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Severini, Silvia (2023): Character-level and syntax-level models for low-resource and multilingual natural language processing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Jalili Sabet, Masoud (2022): Multilingual representations and models for improved low-resource language processing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Zhao, Mengjie (2022): Efficient transfer learning with pretrained language models. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Schick, Timo (2022): Few-shot learning with language models: Learning from instructions and contexts. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Schmitt, Martin (2022): Computational models of relations in text and knowledge graphs for logical reasoning and graph-text conversion. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Dufter, Philipp (2021): Distributed representations for multilingual language processing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Sedinkina, Marina (2021): Domain adaptation in Natural Language Processing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften

Pörner, Nina Mareike (2021): Combining contextualized and non-contextualized embeddings for domain adaptation and beyond. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Moiseeva, Alena (2020): Statistical natural language processing methods for intelligent process automation. Dissertation, LMU München: Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften

Gupta, Pankaj (2019): Neural information extraction from natural language text. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Kann, Katharina (2019): Neural sequence-to-sequence models for low-resource morphology. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Adel, Heike (2018): Deep learning methods for knowledge base population. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Yin, Wenpeng (2017): Deep neural networks for identification of sentential relations. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Yaghoobzadeh, Yadollah (2017): Distributed representations for fine-grained entity typing. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Rothe, Sascha (2017): Supervised and unsupervised methods for learning representations of linguistic units. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Ebert, Sebastian (2017): Artificial Neural Network methods applied to sentiment analysis. Dissertation, LMU München: Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften

Kaumanns, Franz David (2016): Assessment and analysis of the applicability of recurrent neural networks to natural language understanding with a focus on the problem of coreference resolution. Dissertation, LMU München: Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften

Sergienya, Irina (2016): Distributional initialization of neural networks. Dissertation, LMU München: Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften

Müller, Thomas (2015): General methods for fine-grained morphological and syntactic disambiguation. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik