Marina Litvak

Im Jahr 2026 begrüßte ScaDS.AI Dresden/Leipzig Dr. Marina Litvak als dritte Ada-Lovelace-Forschungsstipendiatin an der Technischen Universität Dresden (TUD).

Dr. Marina Litvak

Marina Litvak ist Dozentin am Shamoon College of Engineering im Fachbereich Software Engineering. Marinas Forschungsschwerpunkte liegen vor allem in den Bereichen mehrsprachige Textanalyse, soziale Netzwerke, Wissensextraktion aus Texten und Textzusammenfassung. Marina hat über 120 wissenschaftliche Artikel veröffentlicht, darunter Beiträge in Fachzeitschriften und auf hochrangigen Konferenzen. Sie ist regelmäßig Mitglied in Programmkomitees und Redaktionsbeiräten verschiedener Fachzeitschriften und Konferenzen und arbeitet an verschiedenen Forschungsprojekten in Israel und im Ausland mit.

Sie ist Mitorganisatorin der MultiLing-Workshops, die im Rahmen von DUC/TAC 2011, EACL 2013, ACL 2015, SIGDIAL 2017 und RANL 2019 stattfanden, sowie der Text2Story-Workshops, die im Rahmen der ECIR 2022–2026 stattfanden, und ist Co-Vorsitzende des IACT’23-Workshops, der auf der SIGIR 2023 abgehalten wurde. Zudem ist sie Mitglied des Organisationskomitees der FNP-Workshop-Reihe (FNP 2020 fand im Rahmen der COLING’2020 statt, FNP 2021 wurde als zweitägige Veranstaltung durchgeführt, die vom Data Science Institute der Lancaster University und Yseop gesponsert und finanziert wurde, und FNP 2022 wurde im Rahmen der LREC 2022 ausgerichtet).

Curriculum Vitae

Kontakt: litvak.marina@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3044-3681
Position: Dozentin am Fachbereich Software-Engineering des Shamoon College of Engineering (SCE).
Seit 2018 Leiter des Studiengangs „Data Science“.
Abschluss: Promotion in Informationssystemen, Ben-Gurion-Universität des Negev, Israel, 2010.
Publikationen: mehr als 120 Veröffentlichungen, mit einem h-Index von 20 und einem i10-Index von 44 in Google Scholar.
Herausgegebene Bücher: erschienen bei World Scientific in den Jahren 2019 und 2025.

Forschungsinteressen

• Informationsgewinnung
• Computerlinguistik
• NLP
• Wissensgewinnung

Lehre

• Datenwissenschaft
• Data Mining
• Informationsgewinnung
• Grundlagen der Programmiersprachen
• Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung

Fördermittel

Projektleiter und Mitwirkender in verschiedenen internationalen und nationalen Projekten:

• Verbesserte Dokumentenzusammenfassung (ONR, USA)
• Multimodale Informationsextraktion (ISERD)
• Stimmungs- und argumentationssensitive Zusammenfassung von Kommentaren im Online-Bereich (Stadtverwaltung Peking)
• Überwachung der selbstberichteten Symptome von „Long-Covid“-Patienten in sozialen Medien (BGU)
• Auswertung von Eye-Tracking-Daten für die Textzusammenfassung und Visualisierung (Rat für Hochschulbildung)
• 3-D-Verknüpfungsmodell aus Wort, Struktur und Fakt für die abstrakte Zusammenfassung (NSFC)

Mitveranstaltete Events

• Text2Story-Workshops auf der ECIR (2022–heute)
• MultiLing-Workshop (2011–2019)
• Shared Task „Financial Narrative Summarisation“ (FNS) (2020–2021)
• Workshop zur Verarbeitung finanzieller Erzählungen (2021–2023)
• Workshop zur impliziten Autorencharakterisierung aus Texten für die Suche und das Abrufen (2023)

Redaktionelle Tätigkeiten

„Transactions on Systems, Man, and Cybernetics“, „Data & Knowledge Engineering“, „Transactions on Intelligent Systems and Technology“, „Language Resources and Evaluation“, „International Journal of Data Science and Analytics“, „Information Systems“, „Knowledge-Based Systems“, „Interacting with Computers“, TKDE, ACL, EMNLP, COLING, CoNLL, ICWSM, LREC, EACL, IJCNLP, NAACL und weitere.

Betreuung von Studierenden

Mitbetreuung von 2 abgeschlossenen Doktorarbeiten und mehr als 15 Masterarbeiten

Auszeichnungen

• Führender Forscher, SCE (seit 2013)
• Beste Präsentation auf der Konferenz „Computational Linguistics – Applications“ (CL-A’11) (2011)

Patente

• US-Patentanmeldung Nr. 13/190.061, „Multilingual Sentence Extractor“
• US-Provisorische Patentanmeldung Nr. 31220, „Polytopes based summarization method“

Ausgewählte Publiaktionen

• Taieb-Maimon, M., Romanovski-Chernik, A., Last, M., Litvak, M. and Elhadad, M., 2023. Mining Eye-Tracking Data for Text Summarization. International Journal of Human–Computer Interaction, pp.1-19.
• Rabaev, I., Alkoran, I., Wattad, O. and Litvak, M., 2022. Automatic gender and age classification from offline handwriting with bilinear ResNet. Sensors, 22(24), p.9650.
• Rabaev, I. and Litvak, M., 2022. Automated gender classification from handwriting: a systematic survey. Applied Intelligence, pp.1-24.
• Litvak, M., Divekar, S. and Rabaev, I., 2022. Urban Plants Classification Using Deep-Learning Methodology: A Case Study on a New Dataset. Signals, 3(3), pp.524-534.
• Litvak, M, Vanetik, N. and Kimperg, S. 2022. Summarization of financial reports with TIBER, Machine Learning with Applications, 9, p.100324.
• Vanetik, N and Litvak M., 2021. Definition Extraction from Generic and Mathematical Domains with Deep Ensemble Learning. Mathematics, 9(19), p.2502 (Q1).
• Miao, L., Last, M. and Litvak, M., 2021. Tracking social media during the COVID-19 pandemic: the case study of lockdown in New York State. Expert Systems with Applications (Q1), p.115797.
• Vanetik N, Litvak M, Churkin E, Last M. 2020. An unsupervised constrained optimization approach to compressive summarization. Information Sciences (Q1). 2020 Jan 1;509:22-35.
• Otterbacher, J., Ang, C.S., Litvak, M. and Atkins, D., 2017. Show Me You Care: Trait Empathy, Linguistic Style, and Mimicry on Facebook. ACM Transactions on Internet Technology (Q1), 2017, 17(1), p.6.
• Litvak M., Last M., 2013. Cross-lingual Training of Summarization Systems Using Annotated Corpora in a Foreign Language, Information Retrieval (Q2), 2013, 16(5): 629-656
• Litvak M., Last M., Kandel A., 2013. DegExt – A Language-Independent Keyphrase Extractor, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing (Q1), 2013, 4(3): 377-387
• Litvak, M. and Vanetik, N. Multilingual Text Analysis: Challenges, Models, And Approaches. World Scientific, 2019/2/27.
• Guber, J., Reinhartz-Berger, I. and Litvak, M., 2023, October. Empirical Exploration of Open-Source Issues for Predicting Privacy Compliance. In International Conference on Conceptual Modeling (pp. 63-73). Cham: Springer Nature Switzerland.
• Vanetik, N., Litvak, M., Reviakin, E. and Tiamanova, M., 2023, September. Propaganda Detection in Russian Telegram Posts in the Scope of the Russian Invasion of Ukraine. In Proceedings of the 14th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (pp. 1162-1170).
• Litvak, M., Rabaev, I., Campos, R., Jorge, A.M. and Jatowt, A., 2023, July. The 1st International Workshop on Implicit Author Characterization from Texts for Search and Retrieval (IACT’23). In Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 3479-3482). (A+)
• Campos, R., Jorge, A., Jatowt, A., Bhatia, S. and Litvak, M., 2023, March. The 6th International Workshop on Narrative Extraction from Texts: Text2Story 2023. In European Conference on Information Retrieval (pp. 377-383). Cham: Springer Nature Switzerland. (A+)
• Miao, L., Last, M. and Litvak, M., 2022, November. Early Detection of Multilingual Troll Accounts on Twitter. In 2022 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) (pp. 378-382). IEEE. (B)
• Qi, S., Li, L., Li, Y., Jiang, J., Hu, D., Li, Y., Zhu, Y., Zhou, Y., Litvak, M. and Vanetik, N., 2022, November. SAPGraph: Structure-aware Extractive Summarization for Scientific Papers with Heterogeneous Graph. In Proceedings of the 2nd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 12th International Joint Conference on Natural Language Processing (pp. 575-586). (B)
• Vanetik, N., Talker, S., Machlouf, O., Litvak, M. Detection of Negative Campaign in Israeli Municipal Elections. TRAC@COLING 2022.
• Campos, R., Jorge, A.M., Jatowt, A., Bhatia, S., Finlayson, M., Cordeiro, J.P., Rocha, C., Ribeiro, A., Mansouri, B., Ansah, J. and Pasquali, A., 2022, March. Report on the 4th international workshop on narrative extraction from texts (Text2Story 2021) at ECIR 2021. In ACM SIGIR Forum (Vol. 55, No. 2, pp. 1-9). New York, NY, USA: ACM.
• Marina Litvak, Natalia Vanetik, Chaya Liebeskind, Omar Hmdia and Rizek Abu Madeghem, (2022). Offensive language detection in Hebrew: can other languages help? Proceedings of LREC 2022. (C)
• Campos, R., Jorge, A., Jatowt, A., Bhatia, S. and Litvak, M., (2022, April). The 5th International Workshop on Narrative Extraction from Texts: Text2Story 2022. In European Conference on Information Retrieval (pp. 552-556). Springer, Cham. (A)
• Rabaev, I., Litvak, Divekar, S., (2021) Urban Planter: A Web App for Automatic Classification of Urban Plants, Proceedings of IEEE VCIP 2021. (B)
• Kreinis, A., Damri, T., Leon, T., Rabaev, I., and Litvak, M., (2021). Telemoji: A video chat with automated recognition of facial expressions. Proceedings of IEEE VCIP 2021. (B)
• Irina Rabaev, Marina Litvak, Sean Asulin, and Or Haim Tabibi., (2021) Automatic Gender Classification from Handwritten Images: a Case Study. Proceedings of the 19th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP 2021). (B)
• Natalia Vanetik, Marina Litvak, Sergey Shevchuk, Lior Reznik: Automated Discovery of Mathematical Definitions in Text. In Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference, pp. 2086-2094. 2020. (A2)
• Miao, Lin, Mark Last, and Marina Litvak. Detecting Troll Tweets in a Bilingual Corpus. In Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference, pp. 6247-6254. 2020. (A2)
• Li L, Liu W, Litvak M, Vanetik N, Huang Z. In Conclusion Not Repetition: Comprehensive Abstractive Summarization With Diversified Attention Based On Determinantal Point Processes. In Proceedings of 23rd Conference on Computational Natural Language Learning, 822–832. (A)

Eine vollständige Liste der Publikationen finden sie hier.