Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI

Mayumi Ohta

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Mayumi Ohta erwarb ihren Bachelor- und Masterabschluss in Computerlinguistik an der Universität Heidelberg. Ihre Masterarbeit "Sparse Perturbations for Improved Convergence in SZO Optimization" erhielt eine Auszeichnung und eine besondere Erwähnung beim Best Paper Award der 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science (LOD). Nach ihrem Abschluss sammelte sie berufliche Erfahrungen sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung.

Seit 2022 ist sie Doktorandin an der Universität Heidelberg. Ihre aktuellen Forschungsinteressen liegen im Bereich des datenschutzkonformen maschinellen Lernens mit besonderem Fokus auf Anwendungen in der maschinellen Übersetzung und Spracherkennung. Als wissenschaftliche Mitarbeiterin ist sie in verschiedene Projekte am Innovation System Data Excellence Center (ISDEC), Fraunhofer Institut in Karlsruhe, eingebunden.

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Publikationen (Auswahl)
Ohta, M.; Kreutzer, J.; Riezler, S. (2022): JoeyS2T: Minimalistic Speech-to-Text Modeling with JoeyNMT, Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP): System Demonstrations, Abu Dhabi, UAE.

Lam, T.K.; Ohta, M.; Schamoni, S.; Riezler, S. (2021): On-the-Fly Aligned Data Augmentation for Sequence-to-Sequence ASR, Proceedings of the 22th Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH), Brno, Czech Republic.

Ohta, M.; Berger, N.; Sokolov, A.; Riezler, S. (2020): Sparse Perturbations for Improved Convergence in Stochastic Zeroth-Order Optimization, The 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science (LOD), Siena, Italy.

Sokolov, A.; Hitschler, J.; Ohta, M.; Riezler, S. (2018): Sparse Stochastic Zeroth-Order Optimization with an Application to Bandit Structured Prediction, arXiv preprint arXiv:1806.04458, 2018.

Hitschler, J.; Jehl, L.; Karimova, S.; Ohta, M.; Körner, M.; Riezler, S. (2016): Otedama: Fast Rule-based Pre-Ordering for Machine Translation, The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics (PBML), 106, 159–168.
- weitere Publikationen in der Datenbank Fraunhofer-PublicaSuchfunktion Fraunhofer-Publica (publica.fraunhofer.de)

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