Benjamin Säfken
Datos Biográficos
| ID | 6537178 |
|---|---|
| NOMBRE | Benjamin Säfken |
| NOMBRES | Benjamin |
| APELLIDO | Säfken |
| FIRMA | SÄFKEN B |
| AFILIACIONES | Clausthal University of Technology |
| ORCID | 0000-0003-4702-3333 |
| VERIFICADO | Sí |
| TOTAL DE OBRAS | 3 |
| TOTAL DE CITAS | 0 |
| TOTAL COMO AUTOR | 3 |
| TOTAL COMO EDITOR | 0 |
| PRIMER AÑO DE PUBLICACIÓN | 2016 |
| AÑO MÁS RECIENTE DE PUBLICACIÓN | 2024 |
| ÍNDICE H | 0 |
Topics in the Haystack
Extracting and identifying latent topics in large text corpora have gained increasing importance in Natural Language Processing (NLP). Most models, whether probabilistic models similar to Latent Dirichlet Allocation (LDA) or neural topic models, follow the same underlying approach of topic interpretability and topic extraction. We propose a method that incorporates a deeper understanding of both sentence and document themes, and goes beyond simpl…
Erwartete Schulprobleme als Folge der Corona-Schulschließungen im Frühjahr 2020 – Empirische Evidenz zur Bedeutung familialer Ressourcen mittels nichtlinearer Modellierung
Angesichts der Schulschließungen im Zuge der Coronapandemie standen Schulen, Familien und Kinder in Deutschland im Frühjahr 2020 vor der großen Herausforderung, den Unterricht zu Hause fortzuführen. Der vorliegende Beitrag untersucht die Erwartungen der Eltern, dass innerhalb der kommenden sechs Monate Schulprobleme als Folge des Homeschoolings auftreten werden. In explorativer Herangehensweise werden zur Analyse nichtlineare Modelle eingesetzt. …
Smoothing Parameter and Model Selection for General Smooth Models
This article discusses a general framework for smoothing parameter estimation for models with regular likelihoods constructed in terms of unknown smooth functions of covariates. Gaussian random effects and parametric terms may also be present. By construction the method is numerically stable and convergent, and enables smoothing parameter uncertainty to be quantified. The latter enables us to fix a well known problem with AIC for such models, the…
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Smoothing Parameter and Model Selection for General Smooth Models
This article discusses a general framework for smoothing parameter estimation for models with regular likelihoods constructed in terms of unknown smooth functions of covariates. Gaussian random effects and parametric terms may also be present. By construction the method is numerically stable and convergent, and enables smoothing parameter uncertainty to be quantified. The latter enables us to fix a well known problem with AIC for such models, the…
Erwartete Schulprobleme als Folge der Corona-Schulschließungen im Frühjahr 2020 – Empirische Evidenz zur Bedeutung familialer Ressourcen mittels nichtlinearer Modellierung
Angesichts der Schulschließungen im Zuge der Coronapandemie standen Schulen, Familien und Kinder in Deutschland im Frühjahr 2020 vor der großen Herausforderung, den Unterricht zu Hause fortzuführen. Der vorliegende Beitrag untersucht die Erwartungen der Eltern, dass innerhalb der kommenden sechs Monate Schulprobleme als Folge des Homeschoolings auftreten werden. In explorativer Herangehensweise werden zur Analyse nichtlineare Modelle eingesetzt. …
Topics in the Haystack
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Advanced Text Analysis Techniques (1 obras) · Artificial Intelligence (1 obras) · Benchmark (surveying (1 obras) · Cluster analysis (1 obras) · Computer Science (1 obras) · Diverse Education Studies and Reforms (1 obras) · Financial Risk and Volatility Modeling (1 obras) · Gaussian (1 obras) · Information retrieval (1 obras) · Interpretability (1 obras)