Torsten Zesch

Prof. Dr.-Ing. Torsten Zesch Foto: FernUniversität

Prof. Dr.-Ing. Torsten Zesch

Mitglied im Leitungsteam, Leiter der Forschungsprofessur "Computational Linguistics"

E-Mail: torsten.zesch

Telefon: +49 2331 987-4863

Universitätsstr. 27 – PRG / Gebäude 5
Raum A 125 (1. Etage)
58097 Hagen

Was ist meine Rolle in CATALPA?

Als Informatiker leite ich die Forschungsprofessur Computerlinguistik und untersuche mit meinem Team wie mit sprachtechnologischen Verfahren der Bildungsprozess unterstützt werden kann.

Warum CATALPA?

Die gewinnbringende Einbindung sprachtechnologischer Verfahren in den Bildungsprozess kann nur in einer gemeinsamen Forschungsanstrengung verschiedener Disziplinen gelingen, die im Forschungszentrum in idealer Weise realisiert wird.

    • Vorsitzender der Gesellschaft für Sprachtechnologie und Computerlinguistik (GSCL) (seit 2018)
    • W2 Professur “Sprachtechnologie”, Universität Duisburg-Essen (2018-2020)
    • W1 Professur “Sprachtechnologie”, Universität Duisburg-Essen (2014-2020)
    • Gastwissenschaftler, Educational Testing Service, Princeton, USA (2014)
    • Vertretungsprofessur (W2)“Knowledge Mining & Assessment”, Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (DIPF), Frankfurt (2012)
    • Gastwissenschaftler, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel (2012)
    • Promotion (Dr.-Ing.), Informatik, Technische Universität Darmstadt
    • Robuste und effiziente Systeme zur Verarbeitung von Sprache
    • Analyse nicht-standardisierter Sprache und impliziten Strukturen
    • Anwendung von sprachverarbeitenden Systemen im Bildungsbereich
  • Derzeit forschen mein Team und ich im Rahmen der CATALPA-Forschungsprofessur. CATALPA-Projekte entstehen künftig vielleicht in Zusammenarbeit mit anderen CATALPA-Forschenden.

    • Bexte M, Horbach A, Zesch T (2021) Implicit Phenomena in Short-answer Scoring Data. In: Proceedings of the 1st Workshop on Understanding Implicit and Underspecified Language. pp 11–19
    • Wahlen A, Kuhn C, Zlatkin-Troitschanskaia O, C Gold, T Zesch (2020) Automated Scoring of Teachers’ Pedagogical Content Knowledge-A Comparison between Human and Machine Scoring. In: Frontiers in Education. p 149
    • Ding Y, Riordan B, Horbach A, Cahill A, Zesch T (2020) Don’t take “nswvtnvakgxpm” for an answer - The surprising vulnerability of automatic content scoring systems to adversarial input. In: Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics(COLING 2020)
    • Horbach A, Zesch T (2019) The Influence of Variance in Learner Answers on Automatic Content Scoring. In: Frontiers in Education. p 28
    • Zesch T, Horbach A (2018) ESCRITO-An NLP-Enhanced Educational Scoring Toolkit. In: Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-2018)
    • Riordan B, Horbach A, Cahill A, Zesch T, Lee CM (2017) Investigating neural architectures for short answer scoring. In: Proceedings of the Building Educational Applications Workshop at EMNLP. Copenhagen, Denmark, p to appear
    • Pilán I, Volodina E, Zesch T (2016) Predicting proficiency levels in learner writings by transferring a linguistic complexity model from expert-written coursebooks. In: Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers. Osaka, Japan, pp 2101–2111
    • Zesch T, Heilman M, Cahill A (2015) Reducing Annotation Efforts in Supervised Short Answer Scoring. In: Proceedings of the Building Educational Applications Workshop at NAACL
    • Beinborn L, Zesch T, Gurevych I (2014) Predicting the Difficulty of Language Proficiency Tests. Trans Assoc Comput Linguist 2:517–529
    • Zesch T, Melamud O (2014) Automatic Generation of Challenging Distractors Using Context-Sensitive Inference Rules. In: Proceedings of the 9th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications at ACL. Baltimore, USA
    • Zesch T (2013) Detecting Malapropisms Using Measures of Contextual Fitness. Spec Issue TAL J “Managing Noise Signal Error Handl Nat Lang Process 53:11–31
    • Levy O, Zesch T, Dagan I, Gurevych I (2013) Recognizing Partial Textual Entailment. In: Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Sofia, Bulgaria, pp 451–455
    • Zesch T (2012) Measuring Contextual Fitness Using Error Contexts Extracted from the Wikipedia Revision History. In: Proceedings of the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2012). Avignon, France, pp 529–538