Categories: TL-News
      Date: 01.10.2015
     Title: Tagungen im Herbst

Auch in diesem Herbst waren wir wieder auf zahlreichen Tagungen mit Postern und Vorträgen vertreten:

 



Christine Mauelshagen stellte Ergebnisse des Projektes KESS auf der AKRUM-Jahrestagung in Köln vor. Thema der Tagung: "Landschaft als Ressource: Energie - Demographie - Ökonomie".

Dr. Bianka Trevisan reiste mit Ergebnissen des Projekts ModiKo zur GAL-Jahrestagung nach Frankfurt (Oder). Die Tagung stand unter dem Zeichen "Fremdsprachlichkeit". 

Eva Reimer und Dr. Bianka Trevisan diskutierten ebenfalls Ergebnisse des Projekts ModiKo auf der GSCL-Konferenz in Essen. Die Konferenz stand unter dem Thema "Deep vs. Shallow?" und beleuchtete damit den ständigen Widerspruch in der (Computer-)Linguistik zwischen theoretisch-fundierten Modellen einerseits und der effizienten Nutzung von großen Datensätzen andererseits.

Sara Vogelsang stellte Ergebnisse des Projektes Mobility Broker auf dem 4. Kompetenztreffen Elektromobilität in NRW in Essen vor.

Für die zahlreichen Diskussionen, neuen Ideen und interessante Kontakte bedanken wir uns!

Titel_Englisch: Conferences in Automn
Zusammenfassung_Englisch: This automn, we joined several conferences:
Inhalt_Englisch: 

Christine Mauelshagen presented results of the research project KESS at the annual meeting AKRUM in Cologne. Topic of the conference: "Landscape as a resource: energy - demography - economy".

Dr. Bianka Trevisan travelled to the annual meeting GAL (association of applied linguistics) in Frankfurt (Oder) and presented results of the research project ModiKo. The topic of the conference was multilingualism. 

Eva Reimer and Dr. Bianka Trevisan likewise discussed results of the project ModiKo at the conference of the German society for computational linguistics (GSCL) at the University of Duisburg-Essen. The main conference theme was "Deep vs. Shallow?" and provoked contradiction between explanatory, potentially even cognitively motivated models and those interested in harnessing the power of emerging big data collections to solve practical problems efficiently.

 

We would like to thank for numerous discussions, new insights, and interessting contacs!