Prof. Dr. Alexander Fraser

Professur

Data Analytics & Statistics (DSS)

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Alexander Fraser ist bekannt für seine Arbeit im Bereich des maschinellen Lernens für Maschinelle Übersetzung, Sprachmodellierung und mehrsprachige natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Sein Schwerpunkt liegt auf dem Umgang mit Data Sparsity und der Integration von linguistischem und weltlichem Wissen. Außerdem arbeitet er mit Language Communities zusammen, um Technologien für ihre Sprachen zu entwickeln. Seine Beiträge konzentrieren sich sowohl auf theoretische Fortschritte als auch auf praktische Anwendungen.

Prof. Fraser promovierte 2007 an der University of Southern California in Informatik. Von 2007 bis 2013 war er an der Universität Stuttgart. Von 2013 bis 2024 war er an der LMU München, erst als Akademischer Rat und dann ab 2017 als Professor für Informations- und Sprachverarbeitung. Er erhielt 2014 den ERC Starting Grant und 2022 einen ERC Proof of Concept Grant. Seit 2024 ist er Inhaber des Lehrstuhls für Data Analytics & Statistics an der Technischen Universität München. Er ist außerdem ein PI des Munich Center for Machine Learning.

Wichtigste Auszeichnungen

  • European Research Council Advanced Grant - Reserve List (2023)
  • European Research Council Proof of Concept - Data for Multilingual Learning (2022)
  • PI Munich Center for Machine Learning
  • PI EU FP7 Project Health in my Language (HimL)
  • European Research Council Starting Grant - Domain Adaptation for Statistical Machine Translation (2014)

Marion Weller-Di Marco, Alexander Fraser (2024). Analyzing the Understanding of Morphologically Complex Words in Large Language Models. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 1009-1020, Torino, Italy, May.

Abstract

Viktor Hangya, Alexander Fraser (2024). How to Solve Few-Shot Abusive Content Detection Using the Data We Actually Have. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 8307-8322, Torino, Italy, May.

Abstract

Wen Lai, Alexandra Chronopoulou, Alexander Fraser (2023). Mitigating Data Imbalance and Representation Degeneration in Multilingual Machine Translation. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, pages 14279-14294, Singapore, December.

Abstract

Alexandra Chronopoulou, Matthew Peters, Alexander Fraser, Jesse Dodge (2023). AdapterSoup: Weight Averaging to Improve Generalization of Pretrained Language Models. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2023, pages 2054–2063, Dubrovnik, Croatia, May.

Abstract

Katharina Hämmerl, Bjoern Deiseroth, Patrick Schramowski, Jindřich Libovický, Constantin Rothkopf, Alexander Fraser, Kristian Kersting (2023). Speaking Multiple Languages Affects the Moral Bias of Language Models. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023, pages 2137-2156, Toronto, Canada, July.

Abstract