Die vielen Gesichter von GESIS
Vita
Jack Culbert (alias John) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Team Information and Data Retrieval (IDR) in der Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences (KTS).Jack hat an der Universität von Nottingham einen Master-Abschluss in Mathematik mit Schwerpunkt auf reiner Mathematik, Berechnungen und Statistik erworben. Als Senior KI&ML Engineer bei Roke und als Data Scientist bei Arca Blanca verfügt er über Erfahrungen in der Forschung und Entwicklung sowie in der Beratung bei der Entwicklung von Systemen für Natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Wissensgraphen.
Jack interessiert sich besonders für NLP-basierte Technologien zur Informationsextraktion, einschließlich Koreferenzauflösung, Erkennung, Beziehungsextraktion und Verlinkung von Entitäten, sowie für Technologien des maschinellen Lernens wie große Sprachmodelle, Aufmerksamkeitsnetze und neuronale Graphennetze für Klassifizierung, Extraktion, Link Inferenz und Sentimentanalyse und erklärbare KI.
Forschung
Veröffentlichungen
Publikation
Arbeits- und Diskussionspapier
Culbert, Jack, Philipp Mayr-Schlegel, Anne Hobert, Najko Jahn, Nick Haupka, Marion Schmidt, and Paul Donner. 2024. Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.16359. https://arxiv.org/abs/2401.16359.
Culbert, Jack. 2023. 4TCT: A 4chan Text Collection Tool. ArXiV Preprint. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.03556. https://github.com/jhculb/4TCT.
Daten/Software
Culbert, Jack, Nina Smirnova, and Philipp Mayr-Schlegel. 2024. Indo-German Literature Dataset. doi: https://doi.org/10.5281/ZENODO.10607235. https://zenodo.org/records/10607235.
Culbert, Jack, Philipp Mayr, Solanki Gupta, Anurag Kanaujia, Hiran H. Lathabai, and Vivek Kumar Singh. 2024. Open AI Literature 2010-2020 Dataset. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.10997450.
Vortrag
Beitrag nicht auf Konferenz
Culbert, Jack. 2024. "The Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to WoS and Scopus." Broadening Data Sources for Bibliometric Analyses: Recent Results and Further Developments, Hcéres, Paris, 2024-02-29. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.10777335. https://zenodo.org/records/10777335.