Christopher Hamill é engenheiro assistente de pesquisa no laboratório de Inteligência Artificial (IA) de Processamento de Linguagem Natural (PLN) da ETS. Ele recebeu um mestrado em testes de linguagem (com distinção) pela Lancaster University (Lancaster, Reino Unido) em 2016, um M.A. (summa cum laude) em linguística com certificado de pós-graduação em ciência cognitiva pela University of Colorado at Boulder em 2012, e um bacharelado em estudos asiáticos com especialização em linguística e língua e literatura coreanas pela George Washington University em 2009.
O trabalho atual de Hamill foca na pontuação automatizada de conteúdo e geração de feedback usando modelos neurais profundos. No passado, ele também realizou considerável trabalho de engenharia de dados, bem como construção e avaliação de modelos de aprendizado profundo usando o serviço automatizado de pontuação SpeechRater®, como parte de esforços para desenvolver novas capacidades de detecção de pontos-chave para uso com itens do teste TOEFL iBT®. Antes de ingressar no NLP AI Lab, o trabalho de Hamill na ETS envolveu pesquisa em linguística aplicada para definição de padrões, validade de testes e relatos de pontuação para os testes TOEFL®, TOEIC® e populações K–12.
Última atualização: 15/12/2022