Stephan Raaijmakers

Functie:
Senior Scientist at TNO and Professor at Leiden University on Communicative AI

Stephan Raaijmakers is een expert op het gebied van natural language processing met machine learning-/AI-methoden. Hij werkt aan verschillende onderwerpen met betrekking tot beveiliging, gezondheid en overheid. Hij bezet een leerstoel voor Communicatieve AI bij de Universiteit Leiden, waar hij zich bezighoudt met op natuurlijke taal gebaseerde dialogen tussen mensen en AI, waarbij gebruik wordt gemaakt van deep learning-technieken en Large Language Models.

Leerstoel

Communicative AI (University of Leiden).

Onderzoeksgebied

De leerstoel houdt zich bezig met communicatieve AI: AI waarbij het gaat om communicatieve uitwisselingen met mensen. De leerstoel is met name gericht op deep learning en natural language processing. Daarbij wordt gekeken naar de implementatie van verklarende, op natuurlijke taal gebaseerde functies in AI en expliciet de aansluiting gezocht met neurocognitie, neuro-/psycholinguïstiek en algemene linguïstiek. Deze disciplines vallen onder het LUCL.

Verder versterkt de leerstoel de band met het LIACS (Leiden Institute of Advanced Computer Science) en de  digitale geesteswetenschappen in Leiden (LUCDH, Leiden University Center for Digital Humanities) en Nederland. Deze leeropdracht sluit aan bij het streven van TNO naar betrouwbare, transparante en beheersbare AI en zal bijdragen aan een betere kennispositie van TNO op het gebied van interactie tussen mensen en AI.

Belangrijkste publicaties

  • Brewster, C., Nouwt, B., Raaijmakers, S., & Verhoosel, J. (n.d.). “Ontology-based access control for FAIR data”. Data Intelligence, 2(2020), 66–77.
  • Stephan Raaijmakers. “Deep learning for natural language processing”. Manning Publications, voorbereid voor papieren uitgave in 2021, op papier gepubliceerd in voorjaar 2022.
  • Raaijmakers, S., & Brewster, C. “Exploiting Ontologies for Deep Learning: A Case for Sentiment Mining”. In Proceedings of the 14th ACM International Conference on Semantic Systems, Posters and demo track, 2018.
  • Raaijmakers, S., Sappelli, M., & Kraaij, W. “Investigating the interpretability of hidden layers in deep text mining”. In Proceedings of the 13th ACM International Conference on Semantic Systems, pag. 177-180, 2017.

Den Haag - New Babylon

Anna van Buerenplein 1
2595 DA Den Haag

Postadres

Postbus 96800
2509 JE Den Haag