How Green is AutoML for Tabular Data?

Neutatz, F., Lindauer, M. & Abedjan, Z., 2025, Proceedings 28th International Conference on Extending Database Technology ( EDBT 2025 ). S. 350–363

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Bayesian Optimisation for Protein Sequence Design: Gaussian Processes with Zero-Shot Protein Language Model Prior Mean

Benjamins, C., Surana, S., Bent, O., Lindauer, M. & Duckworth, P., Dez. 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) NeurIPS Workshop on Time Series in the Age of Large Models.

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Bayesian Optimization for Protein Sequence Design: Back to Simplicity with Gaussian Processes

Benjamins, C., Surana, S., Bent, O., Lindauer, M. & Duckworth, P., Dez. 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) AI for Accelerated Materials Design - NeurIPS Workshop 2024.

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Improving Argument Effectiveness Across Ideologies using Instruction-tuned Large Language Models

El Baff, R., Khatib, K. A., Alshomary, M., Konen, K., Stein, B. & Wachsmuth, H., 1 Nov. 2024, Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024. Al-Onaizan, Y., Bansal, M. & Chen, Y.-N. (Hrsg.). Miami, Florida, USA, S. 4604-4622 19 S.

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Towards Enhancing Predictive Representations using Relational Structure in Reinforcement Learning

Mohan, A. & Lindauer, M., 30 Sept. 2024, (Angenommen/Im Druck) The 17th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2024).

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Disentangling Dialect from Social Bias via Multitask Learning to Improve Fairness

Spliethöver, M., Menon, S. N. & Wachsmuth, H., Aug. 2024, Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024. Ku, L.-W., Martins, A. & Srikumar, V. (Hrsg.). S. 9294-9313 20 S. (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics).

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LLM-based Rewriting of Inappropriate Argumentation using Reinforcement Learning from Machine Feedback

Ziegenbein, T., Skitalinska, G., Bayat Makou, A. & Wachsmuth, H., Aug. 2024, Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers).

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Hyperparameter Importance Analysis for Multi-Objective AutoML

Theodorakopoulos, D., Stahl, F. & Lindauer, M., 4 Juli 2024, (Angenommen/Im Druck) Proceedings of the european conference on AI (ECAI).

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Position: Why We Must Rethink Empirical Research in Machine Learning

Herrmann, M., Lange, F. J. D., Eggensperger, K., Casalicchio, G., Wever, M., Feurer, M., Rügamer, D., Hüllermeier, E., Boulesteix, A. & Bischl, B., Juli 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on machine learning.

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Optimizing Time Series Forecasting Architectures: A Hierarchical Neural Architecture Search Approach

Deng, D. & Lindauer, M., 10 Juni 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) NeurIPS Workshop on Time Series in the Age of Large Models. (ArXiv).

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Analyzing the Use of Metaphors in News Editorials for Political Framing

Sengupta, M., El Baff, R., Alshomary, M. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Duh, K., Gomez, H. & Bethard, S. (Hrsg.). Mexico City, Mexico, S. 3621–3631 11 S. (Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL 2024; Band 1).

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A School Student Essay Corpus for Analyzing Interactions of Argumentative Structure and Quality

Stahl, M., Michel, N., Kilsbach, S., Schmidtke, J., Rezat, S. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers). Duh, K., Gomez, H. & Bethard, S. (Hrsg.). S. 2661–2674 14 S. (Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL 2024; Band 1).

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Exploring LLM Prompting Strategies for Joint Essay Scoring and Feedback Generation

Stahl, M., Biermann, L., Nehring, A. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 19th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2024). S. 283–298

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Objective Argument Summarization in Search

Ziegenbein, T., Syed, S., Potthast, M. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Conference on Advances in Robust Argumentation Machines.

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The Touché23-ValueEval Dataset for Identifying Human Values behind Arguments

Mirzakhmedova, N., Kiesel, J., Alshomary, M., Heinrich, M., Handke, N., Cai, X., Barriere, V., Dastgheib, D., Ghahroodi, O., SadraeiJavaheri, M., Asgari, E., Kawaletz, L., Wachsmuth, H. & Stein, B., 1 Mai 2024, Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024). Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). Torino, Italia, S. 16121-16134 14 S.

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Argument Quality Assessment in the Age of Instruction-Following Large Language Models

Wachsmuth, H., Lapesa, G., Cabrio, E., Lauscher, A., Park, J., Vecchi, E. M., Villata, S. & Ziegenbein, T., Mai 2024, Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024).

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