Fraunhofer Darmstadt

Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation

Hessen · Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT
Aufgaben
Implementierung von Transformer-Modellen zur Autorschaftsverifikation und Entwicklung von Erklärbarkeitsmethoden mit Evaluierung und Vergleich.
Anforderungen
Machine Learning und NLP-Kenntnisse, Python (PyTorch/HuggingFace), Interesse an Explainability-Methoden und KI-Evaluationsmetriken.
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der AutorschaftsverifikationMasterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der AutorschaftsverifikationDarmstadtSIT - Sichere Informationstechnologie
Schlagworte
Natural Language ProcessingTransformer-ModelleExplainabilityAutorschaftsverifikationMachine LearningPythonPyTorchHuggingFaceForensikPlagiatserkennungMasterarbeitForschungVisualisierungEvaluationsmetriken
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