Nils Hellwig, M.Sc.

Lebenslauf

Seit 10/2024

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Medieninformatik der Universität Regensburg.

Seit 10/2014

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Educational Data Scientist der Universität Regensburg, Projekt ByLeS.

01/2023 - 09/2023

Wissenschaftliche Hilfskraft am Rechenzentrum (Studienbegleitende IT-Ausbildung) der Universität Regensburg.

04/2022 - 09/2024

Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Educational Data Scientist der Universität Regensburg, Projekt FALKO-PV.

04/2022 - 04/2024

Studium: Master of Science (M.Sc.) Medieninformatik an der Universität Regensburg

10/2018 - 01/2022

Studium: Bachelor of Arts (B.A.) Medieninformatik und Informationswissenschaft an der Universität Regensburg

Forschungsinteressen

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Data Augmentation
• Aspekt-basierte Sentiment-Analyse
• Anwendung von Large Language Models
• Computer Vision

Publikationen

• Hellwig, N. C., Fehle, J., & Wolff, C. (2025). Exploring large language models for the generation of synthetic training samples for aspect-based sentiment analysis in low-resource settings. Expert Systems with Applications, 261, 125514. Elsevier.

• Hellwig, N. C., Fehle, J., Bink, M., Schmidt, T., & Wolff, C. (2024). Exploring Twitter discourse with BERTopic: Topic modeling of tweets related to the major German parties during the 2021 German federal election. International Journal of Speech Technology, 1–21. Springer.

• Hellwig, N. C., Bink, M., Schmidt, T., Fehle, J., & Wolff, C. (2023, December). Transformer-Based Analysis of Sentiment Towards German Political Parties on Twitter During the 2021 Election Year. In Proceedings of the 6th International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP 2023) (pp. 84-98).
• Hellwig, N. C., Fehle, J., Bink, M., & Wolff, C. (2024, September). GERestaurant: A German Dataset of Annotated Restaurant Reviews for Aspect-Based Sentiment Analysis. In Proceedings of the 20th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2024) (pp. 123-133).
• Boehner, S., Fuchs, T., Hellwig, N. C., Hellwig, A., Fischer, R., Schmidt, D., & Hellwig, D. (2024). Validierung einer vollautomatischen Analyse-Pipeline für die Artificial-Intelligence (AI)-unterstützte Quantifizierung von PET/CT-Bilddaten in einem Medizinischen Datenintegrationszentrum. Nuklearmedizin-NuclearMedicine, 63(02), V62.