Stephan Raaijmakers

Onderzoeksgebied

De leerstoel houdt zich bezig met communicatieve AI: AI waarbij het gaat om communicatieve uitwisselingen met mensen. De leerstoel is met name gericht op deep learning en natural language processing. Daarbij wordt gekeken naar de implementatie van verklarende, op natuurlijke taal gebaseerde functies in AI en expliciet de aansluiting gezocht met neurocognitie, neuro-/psycholinguïstiek en algemene linguïstiek. Deze disciplines vallen onder het LUCL. Verder versterkt de leerstoel de band met het LIACS (Leiden Institute of Advanced Computer Science) en de  digitale geesteswetenschappen in Leiden (LUCDH, Leiden University Center for Digital Humanities) en Nederland. Deze leeropdracht sluit aan bij het streven van TNO naar betrouwbare, transparante en beheersbare AI en zal bijdragen aan een betere kennispositie van TNO op het gebied van interactie tussen mensen en AI.

Recente resultaten

In 2021 hield Stephan zich binnen zijn leeropdracht bezig met:

1. Het binnenhalen van gezamenlijke onderzoeksprojecten op het gebied van conversationele AI voor TNO en stakeholders. Stephan nam het initiatief voor een Horizon Europe-voorstel (SAFECHAT, ingediend in november 2021), samen met het LUCL, TNO en diverse andere stakeholders en partijen. Het voorstel gaat over de rol van conversationele AI bij het opsporen van grooming-gedrag door pedofielen die op zoek zijn naar jongeren, en anderzijds het gebruik als hulpmiddel om weerbaarheid op te bouwen (in afwachting). TNO, de TU Delft, de UvA en andere partijen hebben een NWO-ORC-voorstel ingediend over het cultureel erfgoed van waterbeheer, waarin conversationele AI een rol speelt. Dit voorstel is in 2022 opnieuw ingediend. TNO, de Universiteit Leiden en (o.a.) het LUMC hebben gezamenlijk een voorstel opgesteld voor een ELSA Lab over de waarde van communicatieve AI; vanwege een intern probleem bij een van de belangrijkste betrokken organisaties op het laatste moment werd besloten om dit voorstel niet in te dienen. Op dit moment wordt het aangepast naar een NWA-ORC-voorstel (in te dienen in 2022). Stephan was als adviseur betrokken bij de indiening van een NWO-SSH-voorstel van de Universiteit Leiden over het opzetten van de infrastructuur voor NLP voor juridische engineering, dat werd goedgekeurd. Stephan heeft deelgenomen aan de voorbereiding voor het Nationaal Groeifonds voor AI en NLP (het NAIN-initiatief, een 'ketenproject'), samen met collega's van TNO (hoogstwaarschijnlijk in te dienen in 2022). Stephan is betrokken geweest bij de indiening van NWA-ORC InDeep (verklaarbare NLP op basis van deep learning), samen met o.a. de UvA. Deze aanvraag is goedgekeurd. Zijn leerstoel draagt beperkt bij aan dit project. Samen met twee collega's uit Leiden stelde hij een NWO-SSH-aanvraag op die werd goedgekeurd, waardoor er geld beschikbaar kwam voor een NLP-infrastructuur voor juridische engineering.
2. Lesgeven en het uitvoeren van gezamenlijk onderzoek met promovendi. Hij gaf twee cursussen over deep learning voor NLP (op BA- en MA-niveau). Hij initieerde de samenwerking met het LIACS, wat heeft geleid tot een onsite (LIACS-)cursus over deep learning (BA) voor 2022. Zie (4).
3. De organisatie van SAILS-workshops en -hackathons, met verwachte deelname van TNO. Het ontwikkelen van een nieuwe master over computationele linguïstiek.
4. Stephan heeft een nieuwe master ontwikkeld, waarin hij zijn kernvakken over deep learning voor NLP samenbracht met andere relevante kernvakken en optionele vakken over computationele linguïstiek en machine learning. Dit programma wordt aangeboden vanaf 2022-2023.
5. Het organiseren van een speciale uitgave over communicatieve AI voor Frontiers in Artificial Intelligence. Er is een oproep voor papers opgesteld. Begin 2022 verschijnt de speciale uitgave, met daarin een aantal geselecteerde papers en een redactioneel artikel geschreven door Stephan en andere organiserende collega's (van TNO, de Universiteit Leiden en Tilburg University). Een van de ingediende papers werd geschreven door een promovendus van Stephan, waarbij Stephan een van de co-auteurs was.
6. Het ontwikkelen van een nieuwe methode voor adaptieve conversationele AI met behulp van op deep learning gebaseerde transformers. De resultaten en publicatie hiervan zullen in 2022 beschikbaar komen.
7. Actieve deelname aan de SAILS-commissie van de Universiteit Leiden (het universiteitsbrede AI-programma van meerdere faculteiten aan de Universiteit Leiden).
8. Bijdrage aan het investeringsplan voor het lab van het Leiden University Centre for Digital Humanities.

De inaugurele rede voor de leerstoel was voorbereid en stond oorspronkelijk gepland voor december 2020, maar werd helaas afgelast vanwege de coronabeperkingen. Hij werd verplaatst naar november 2022.

Begeleiding van promovendi

• In het kader van het SAILS-programma is een promovendus aangesteld die moet worden begeleid door de leerstoel (als promotor); begeleiding is begonnen in januari 2021. Gezamenlijke begeleiding met LIACS en FSW (Psychologie).
• Er is een nieuwe promovendus (collega bij TNO) aangetrokken (start 2022).
• Er is een toekomstige promovendus begeleid bij het aanvragen van een promotiebeurs.

Belangrijkste publicaties

• Brewster, C., Nouwt, B., Raaijmakers, S., & Verhoosel, J. (n.d.). “Ontology-based access control for FAIR data”. Data Intelligence, 2(2020), 66–77.
• Stephan Raaijmakers. “Deep learning for natural language processing”. Manning Publications, voorbereid voor papieren uitgave in 2021, op papier gepubliceerd in voorjaar 2022.
• Raaijmakers, S., & Brewster, C. “Exploiting Ontologies for Deep Learning: A Case for Sentiment Mining”. In Proceedings of the 14th ACM International Conference on Semantic Systems, Posters and demo track, 2018.
• Raaijmakers, S., Sappelli, M., & Kraaij, W. “Investigating the interpretability of hidden layers in deep text mining”. In Proceedings of the 13th ACM International Conference on Semantic Systems, pag. 177-180, 2017.