Christopher Hamill é engenheiro assistente de investigação no laboratório de Inteligência Artificial (IA) de Processamento de Linguagem Natural (PLN) da ETS. Obteve um M.A. em testes linguísticos (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 uma licenciatura em estudos asiáticos com menores em linguística e língua e literatura coreanas pela George Washington University em 2009.
O trabalho atual de Hamill foca-se na pontuação automatizada de conteúdos e geração de feedback utilizando modelos neurais profundos. No passado, também realizou considerável trabalho de engenharia de dados, bem como construção e avaliação de modelos de aprendizagem profunda utilizando o serviço automatizado de pontuação SpeechRater®, como parte dos esforços para desenvolver novas capacidades de deteção de pontos-chave para utilização com itens do teste iBT® do TOEFL. Antes de ingressar no NLP AI Lab, o trabalho de Hamill na ETS envolveu investigação aplicada em linguística sobre definição de normas, validade de testes e reporte de pontuação para os testes TOEFL®, TOEIC® e populações K–12.
Última atualização: 15/12/2022