Piush Aggarwal

Piush Aggarwal (MSc, B.Tech.) Foto: Henrik Schipper

Piush Aggarwal (MSc, B.Tech.)

wissenschaftlicher Mitarbeiter der Forschungsprofessur "Computerlinguistik" im Projekt KISTRA

E-Mail: piush.aggarwal

Telefon: +49 2331 987-4898

Universitätsstraße 27 – PRG / Gebäude 5
Raum B 117 (1. Etage)
58097 Hagen

Was ist meine Rolle in CATALPA?

Als Informatiker im Bereich NLP beschäftige ich mich mit der Analyse der Robustheit und den Erklärungen von multimodalen Systemen, bei denen Sprache eine der Modalitäten ist.

Warum CATALPA?

In CATALPA kann ich meine Forschung einem vielfältigen und interdisziplinären Fachgebiet vorschlagen, was mir helfen würde, visionäre Vorschläge und eine globale Perspektive für das Problem, das ich zu lösen versuche, zu erhalten. Multimodale Lösungen für NLP brauchen viel Fachwissen und visionäre Pläne, die ich sicher von CATALPA bekommen werde.

    • Seit April 2022: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Forschungsprofessur "Computerlinguistik" des Forschungszentrums „Center of Advanced Technology for Assisted Learning an Predictive Analytics“ (CATALPA) der FernUniversität in Hagen seit April 2022.
    • 01. 2019 - 03. 2022: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Language Technology Lab, Universität Duisburg-Essen
    • 04. 2017 - 07.2019: M.Sc. in Informatik mit der Vertiefung Intelligente Netzwerke Systeme an der Universität Duisburg-Essen
    • 11. 2017 - 10.2018: Hilfskräfte Wissenschaftlicher von Human Language Technology bei eBay Inc.
    • 09. 2015 - 03.2017: Ingenieur für Business Intelligence bei der Bank of America
    • 10. 2014 - 09.2015: e-Discovery-Ingenieur bei Xerox
    • 06. 2012 - 10. 2014: Ingenieur für Business Intelligence bei der Standard Chartered Bank
    • 08. 2008 – 03. 2012: B.Tech. in Elektronik und Kommunikation an der Guru Gobind Singh Indraprastha Universität, Delhi, Indien

    • Multimodale Lösungen für NLP-Anwendungen
    • Robustheit von ML-Systemen
    • Explainable AI

  • Ich arbeite derzeit in unterschiedlichen Projekten der Forschungsprofessur "Computerlinguistik".

  • 2023

    Konferenzbeiträge

    • Aggarwal, P., Chawla, P., Das, M., Saha, P., Mathew, B., Zesch, T., & Mukherjee, A. (2023). HateProof: Are Hateful Meme Detection Systems really Robust? Proceedings of the ACM Web Conference 2023, 3734–3743. https://doi.org/10.1145/3543507.3583356

    2022

    Konferenzbeiträge

    • Aggarwal, P., & Zesch, T. (2022a). Analyzing the Real Vulnerability of Hate Speech Detection Systems against Targeted Intentional Noise. Proceedings of the Eighth Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT 2022), 230–242. https://aclanthology.org/2022.wnut-1.25
    • Aggarwal, P., & Zesch, T. (2022b). Bye, Bye, Maintenance Work? Using Model Cloning to Approximate the Behavior of Legacy Tools. Proceedings of the 18th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2022), 175–180. https://aclanthology.org/2022.konvens-1.21

    2021

    Konferenzbeiträge

    • Aggarwal, P., Liman, M. E., Gold, D., & Zesch, T. (2021). VL-BERT+: DetectingProtected Groups in Hateful Multimodal Memes. Proceedings of the 5thWorkshop on Online Abuse and Harms (WOAH 2021), 207–214. https://doi.org/10.18653/v1/2021.woah-1.22
    • Pham, D. D., Müller, J., Aggarwal, P., Khatri, A., Sharma, M., Zesch, T., & Pauli, J. (2021, Januar). Fully vs. Weakly Supervised Caries Localization in SmartphoneImages with CNNs. Artificial Intelligence for Healthcare ApplicationsInternational Workshop - ICPR 2020 Workshop Proceedings.

    2019

    Konferenzbeiträge

    Aggarwal, P. (2019). Classification Approaches to Identify Informative Tweets.Proceedings of the Student Research Workshop Associated with RANLP 2019, 7–15. https://acl-bg.org/proceedings/2019/RANLPStud%202019/pdf/RANLPStud002.pdf
    • Aggarwal, P., & Aker, A. (2019). Identification of Good and Bad News on Twitter.Proceedings of the International Conference on Recent Advances in NaturalLanguage Processing (RANLP 2019), 9–17. https://www.aclweb.org/anthology/R19-1002.pdf

Forschungsprofessur Computerlinguistik | 12.09.2023