Die vielen Gesichter von GESIS
Vita
M. Taimoor Khan ist Senior Researcher in der Abteilung Wissenstechnologien für die Sozialwissenschaften bei GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Mit einem Hintergrund in Informatik konzentriert sich seine Forschung auf angewandtes maschinelles Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache und die dynamische Anpassung von Modellen, wobei die rechnerische Reproduzierbarkeit erst kürzlich hinzugefügt wurde. Er hat auch die Entwicklung von Big-Data-Infrastrukturen und NLP-Tools für ressourcenarme Sprachen geleitet. Khan hat an EU-Projekten mitgewirkt und in hochrangigen Fachzeitschriften für Informatik veröffentlicht. Bei GESIS ist er Teil des Projekts Methods Hub, das darauf abzielt, die technischen Hürden für die Wiederverwendung reproduzierbarer großer Berechnungsmodelle zu senken.Service
Methods HubAls technischer Leiter des Methods Hub-Projekts bin ich für folgende Aufgaben zuständig:Beaufsichtigung der Entwicklung und schrittweisen Verbesserung des Methods Hub-Portals als Nischenplattform für reproduzierbare Berechnungsmodelle für sozialwissenschaftliche AnwendungsfälleDefinieren von Standards und Entwickeln von Ressourcen zur Unterstützung von Forschern, die ihre Modelle auf dem Portal veröffentlichenSammeln, Prüfen und Entwickeln von Beispielinhalten für das Portal
Forschung
M. Taimoor Khan konzentriert sich in seiner Forschung auf die Weiterentwicklung von Technologien zur effizienten Verarbeitung, Erforschung und Analyse von Textdaten. Seine Arbeit liegt an der Schnittstelle zwischen natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen (ML), wobei der Schwerpunkt auf der angewandten Forschung liegt. Er entwickelt innovative Modelle, die die Aufgabenleistung in kontrollierten Umgebungen verbessern, und schafft gleichzeitig Tools, die die Komplexität und Ungereimtheiten realer Szenarien bewältigen. Zu seinen Beiträgen gehört insbesondere die Anpassung großer Sprachmodelle für sozialwissenschaftliche Anwendungen wie die Erkennung von Gerüchten, die Entgiftung von Texten und die Erkennung von Sexismus sowohl in zweisprachigen als auch in mehrsprachigen Umgebungen. Darüber hinaus hat er den Wissenstransfer über eine Reihe von Aufgaben innerhalb von Multiagentensystemen erforscht und sich mit den Herausforderungen des kontinuierlichen Lernens befasst, insbesondere durch die Erweiterung neuronaler Netze und die Abschwächung des katastrophalen Vergessens. Seine Arbeit erstreckt sich auch auf die Erkennung von Neuerungen in Fällen, in denen das Wissen nicht verteilt ist, innerhalb des Open-World-Paradigmas.
Veröffentlichungen
Zeitschriftenaufsatz
Wajid, Usman, Muhammad Hamza, M. Taimoor Khan, and Nouman Azam. 2024. "A Three-way Decision Approach for Dynamically Expandable Networks." International Journal of Approximate Reasoning 166 (March 2024): 109105. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2023.109105.
Khan, M. Taimoor, Nouman Azam, Shehzad Khalid, and Furqan Aziz. 2022. "Hierarchical lifelong topic modeling using rules extracted from network communities." PLoS one: Public Library of Science 3 (17): 1-22. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0264481.
Beitrag im Sammelwerk
Alia, Alaaeddin, and M. Taimoor Khan. 2025 (Forthcoming). "LLM Based Bilingual Rumor Verification Using Evidence From Authorities." In Reducing Online Misinformation through Credible Information Retrieval 2025,
Khan, M. Taimoor, Nasarullah Jan Wazir, Imran Khan, Muhammad Khan Afridi, and Omar Usman Khan. 2025 (Forthcoming). "Out-of-Vocabulary Pashto Spell Checker using Morphological Operations."
Gangopadhyay, Susmita, M. Taimoor Khan, and Hajira Jabeen. 2024. "Linguistic_Hygenist at PAN 2024 TextDetox: HybridDetox - A Combination of Supervised and Unsupervised Methods for Effective Multilingual Text Detoxification." In Working Notes of the Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2024) Grenoble, France, 9-12 September, 2024, edited by Guglielmo Faggioli, Nicola Ferro, Petra Galuščáková, and Alba García Seco de Herrera, CEUR workshop proceedings 3740, 2576-2584. Aachen: RWTH. https://ceur-ws.org/Vol-3740/paper-236.pdf.
Saadi, Khouloud, and M. Taimoor Khan. 2022. "Effective Prevention of Semantic Drift in Continual Deep Learning." In Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022: 23rd International Conference, IDEAL 2022, Manchester, UK, November 24–26, 2022, Proceedings, edited by Hujun Yin, David Camacho, and Peter Tino, Lecture Notes in Computer Science 13756, 456-464. Cham: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21753-1_44. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-21753-1_44.
Arbeits- und Diskussionspapier
Momeni, Fakhri, Eleni Adamidi, Sven Ulpts, Hajira Jabeen, M. Taimoor Khan, Thomas Klebel, Eva Kormann, Barbara Leitner, Allyson Lister, Elli Papadopoulou, Haris Papageorgiou, Tony Ross-Hellauer, Susanna-Assunta Sansone, Jesper W. Schneider, Joeri K. Tijdink, and Thanasis Vergoulis. 2024. TIER2 D4.2 - Pilot Implementation and Assessment Plans. OSF. doi: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/GCT56. https://osf.io/e5wmu.
Konferenzbeitrag
Khan, M. Taimoor, Arnim Bleier, Chung-hong Chan, Po-Chun Chang, Raniere Gaia Costa da Silva, Danilo Dessi, Stefan Dietze, Gabriella Lapesa, Brigitte Mathiak, David Schoch, Claudia Wagner, and Hajira Jabeen. 2024. "Methods Hub: A Platform for Sharing Computational Social Science Methods." 4th Workshop on Computational Linguistics for the Political and Social Sciences (CPSS), 2024-09-13.
Costa da Silva, Raniere Gaia, Arnim Bleier, Chung-hong Chan, Po-Chun Chang, Stefan Dietze, M. Taimoor Khan, Gabriella Lapesa, Brigitte Mathiak, David Schoch, and Claudia Wagner. 2024. "Methods Hub Reproducible Computation Methods for Social Science Research." BioNT Community Event & CarpentryConnect - Heidelberg 2024, 2024-11-12.
Khan, M. Taimoor, Danilo Dessi, Fakhri Momeni, and Hajira Jabeen. 2024. "Reproducibility of AI/ML methods in computational social science." META-REP 2024 – the Conference on Meta-Science and Replicability in the social, behavioral, and cognitive sciences, 2024-10-28.
Bleier, Arnim, Chung-hong Chan, Po-Chun Chang, Raniere Gaia Costa da Silva, Danilo Dessi, Stefan Dietze, Hajira Jabeen, M. Taimoor Khan, Gabriella Lapesa, David Schoch, and Claudia Wagner. 2024. "The Methods Hub." ESWC (Extended Semantic Web Conference) Greece, 2024, 2024-05-26.
Momeni, Fakhri, and M. Taimoor Khan. 2024. "Transformer-based Multitask Learning German Sexism Detector." KONVENS: Konferenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache/Conference on Natural Language Processing, 2024-09-09.
Veranstaltung
Khan, M. Taimoor, Ulrike Lühe, and Benoît Rihoux. 2025. "2nd MethodsNET conference, The global hub for research methods innovations, excellence and smart use." 2nd MethodsNET conference, The global hub for research methods innovations, excellence and smart use, 2025-09-10 - 2025-09-12.
Momeni, Fakhri, M. Taimoor Khan, Arnim Bleier, and Tony Ross-Hellauer. 2025. "Social Science Meets Web Data: Reproducible and Reusable Computational Approaches (R2CASS)." International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM) 2025, 2025-06-23 - 2025-06-23.