@inproceedings{liakhovets_transfer_2022, address = {St. Poelten (Austria)}, title = {Transfer {Learning} for {Automatic} {Sexism} {Detection} with {Multilingual} {Transformer} {Models}}, author = {Liakhovets, Daria and Schütz, Mina and Böck, Jaqueline and Andresel, Medina and Kirchknopf, Armin and Babic, Andreas and Slijepčević, Djordje and Lampert, Jasmin and Schindler, Alexander and Zeppelzauer, Matthias}, year = {2022}, keywords = {Center for Artificial Intelligence, FH SP Data Analytics \& Visual Computing, Forschungsgruppe Media Computing, Institut für Creative Media Technologies, Vortrag, Wiss. Beitrag, peer-reviewed, ⛔ No DOI found}, } @inproceedings{schutz_ait_fhstp_2022, title = {{AIT}\_FHSTP at {CheckThat}! 2022: {Cross}-{Lingual} {Fake} {News} {Detection} with a {Large} {Pre}-{Trained} {Transformer}}, author = {Schütz, Mina and Böck, Jaqueline and Andresel, Böck and Kirchknopf, Armin and Liakhovets, Daria and Slijepčević, Djordje and Schindler, Alexander}, year = {2022}, keywords = {FH SP Data Analytics \& Visual Computing, Forschungsgruppe Media Computing, Institut für Creative Media Technologies, Vortrag, Wiss. Beitrag, peer-reviewed, ⛔ No DOI found}, } @misc{rind_wie_2022, address = {St. Pölten}, type = {Demo \& {Poster}}, title = {Wie können wir {Daten} erlebbar machen?}, abstract = {Durch die steigende Digitalisierung vermehren sich die verfügbaren Daten rasant. Doch was können sie uns über unsere Welt verraten? Dazu sind anschauliche Darstellungen notwendig, um große Datenmengen leichter begreifbar zu machen. Hier erfahren Sie, mit welchen visuellen, klanglichen und physikalischen Methoden Daten dargestellt werden können und wie künstliche Intelligenz dazu beiträgt. In welchen Medien inseriert das Bundeskanzleramt? Welche Länder exportieren die meisten Waffensysteme? Wie kann man nachvollziehen, was das neuronale Netzwerke eines Fahrerassistenzsystems gelernt hat? Visuelle, klangliche und physikalische Darstellungen helfen, große Datenmengen leichter begreifbar zu machen und Schlüsse daraus zu ziehen. Dabei kommt auch künstliche Intelligenz ins Spiel. Das Programm „netflower“, mit dem man Geldflüsse zwischen öffentlichen Institutionen und Medien übersichtlich darstellen und vergleichen kann, ist eines der Beispiele für interaktive Visualisierungen bei unserer Station. Das sind bildliche Darstellungen von Daten, bei denen die Betrachter:innen selbst entscheiden können, welche Teilbereiche sie gerade ansehen oder noch genauer erforschen möchten. Aber auch über andere Sinne können die Besucher:innen bei dieser Station Daten als Sonifikation hören und als Physikalisierung begreifen. Darüber hinaus wird gezeigt, wie Data Comics den Einstieg in die Datenanalyse erleichtern, Sensordaten in Extended Reality visualisiert werden, KI das Onboarding am Arbeitsplatz unterstützt und neuronale Netzwerke verständlich gemacht werden.}, author = {Rind, Alexander and Böck, Jaqueline and Boucher, Magdalena and Grassinger, Florian and Kirchknopf, Armin and Stoiber, Christina and Stumpe, Eric and Zauchinger, Michael}, year = {2022}, note = {Projekt: SoniVis Projekt: SEVA Projekt: VALID}, keywords = {Demo, Department Medien und Digitale Technologien, Forschungsgruppe Media Computing, Institut für Creative Media Technologies, Poster, Visualization}, } @inproceedings{boeck_ait_fhstp_2021, address = {Duesseldorf, Germany}, title = {{AIT}\_FHSTP at {GermEval} 2021: {Automatic} {Fact} {Claiming} {Detection} with {Multilingual} {Transformer} {Models}}, url = {https://aclanthology.org/2021.germeval-1.11.pdf}, booktitle = {Proceedings of the {GermEval} 2021 {Shared} {Task} on the {Identification} of {Toxic}, {Engaging}, and {Fact}-{Claiming} {Comments}}, publisher = {Association for Computational Linguistics}, author = {Boeck, Jaqueline and Liakhovets, Daria and Schütz, Mina and Kirchknopf, Armin and Slijepcevic, Djordje and Zeppelzauer, Matthias and Schindler, Alexander}, year = {2021}, keywords = {Center for Artificial Intelligence, Data Science, FH SP Data Analytics \& Visual Computing, Forschungsgruppe Media Computing, Institut für Creative Media Technologies, Machine Learning, Media Computing Group, Open Access, Visual Computing, Visual analytics, Vortrag, Wiss. Beitrag, peer-reviewed, ⛔ No DOI found}, pages = {76--82}, } @article{schutz_automatic_2021, title = {Automatic {Sexism} {Detection} with {Multilingual} {Transformer} {Models}}, volume = {2943}, copyright = {Open Access}, issn = {1613-0073}, url = {http://ceur-ws.org/Vol-2943/exist_paper1.pdf}, abstract = {Sexism has become an increasingly major problem on social networks during the last years. The first shared task on sEXism Identification in Social neTworks (EXIST) at IberLEF 2021 is an international competition in the field of Natural Language Processing (NLP) with the aim to automatically identify sexism in social media content by applying machine learning methods. Thereby sexism detection is formulated as a coarse (binary) classification problem and a fine-grained classification task that distinguishes multiple types of sexist content (e.g., dominance, stereotyping, and objectification). This paper presents the contribution of the AIT\_FHSTP team at the EXIST2021 benchmark for both tasks. To solve the tasks we applied two multilingual transformer models, one based on multilingual BERT and one based on XLM-R. Our approach uses two different strategies to adapt the transformers to the detection of sexist content: first, unsupervised pre-training with additional data and second, supervised fine-tuning with additional and augmented data. For both tasks our best model is XLM-R with unsupervised pre-training on the EXIST data and additional datasets and fine-tuning on the provided dataset. The best run for the binary classification (task 1) achieves a macro F1-score of 0.7752 and scores 5th rank in the benchmark; for the multiclass classification (task 2) our best submission scores 6th rank with a macro F1-score of 0.5589.}, language = {EN}, urldate = {2021-07-14}, journal = {CEUR Workshop Proceedings}, author = {Schütz, Mina and Boeck, Jaqueline and Liakhovets, Daria and Slijepčević, Slijepčević and Kirchknopf, Armin and Hecht, Manuel and Bogensperger, Johannes and Schlarb, Sven and Schindler, Alexander and Zeppelzauer, Matthias}, month = jun, year = {2021}, note = {arXiv: 2106.04908}, keywords = {Center for Artificial Intelligence, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer Science - Computation and Language, FH SP Data Analytics \& Visual Computing, Forschungsgruppe Media Computing, Institut für Creative Media Technologies, Vortrag, Wiss. Beitrag, ⛔ No DOI found}, pages = {10}, }