SIS PUT | dr inż. Mateusz Lango

1.

Multi-criteria approach for selecting an explanation from the set of counterfactuals produced by an ensemble of explainers / Jerzy Stefanowski (WIiT), Mateusz Lango (WIiT), Ignacy Stępka (WIiT) // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science - 2024, vol. 34, no. 1, p. 119-133

Scientific article 100 1,6
2.

GMMSampling: a new model-based, data difficulty-driven resampling method for multi-class imbalanced data / Iwo Naglik (WIiT), Mateusz Lango (WIiT) // Machine Learning - 2024, vol. 113, p. 5183-5202

Scientific article 140 4,3
3.

Within-Subject Principal Component Analysis of External Training Load and Intensity Measures in Youth Soccer Training / Jakub Marynowicz, Mateusz Lango (WIiT), Damian Horna (WIiT), Karol Kikut, Marek Konefał, Paweł Chmura, Marcin Andrzejewski // Journal of Strength and Conditioning Research - 2023, vol. 37, no. 12, p. 2411-2416

Scientific article 100 2,5
4.

Predicting ratings of perceived exertion in youth soccer using decision tree models / Jakub Marynowicz, Mateusz Lango (WIiT), Damian Horna (WIiT), Karol Kikut, Marcin Andrzejewski // Biology of Sport - 2022, vol. 39, no. 2, p. 245-252

Scientific article 140 5,6
5.

What makes multi-class imbalanced problems difficult? An experimental study / Mateusz Lango (WIiT), Jerzy Stefanowski (WIiT) // Expert Systems with Applications - 2022, vol. 199, p. 116962-1-116962-13

Scientific article 140 8,5

All ARTICLES

1.

Deep Similarity Learning Loss Functions in Data Transformation for Class Imbalance / Damian Horna (WIiT), Mateusz Lango (WIiT), Jerzy Stefanowski (WIiT) // W: Fifth International Workshop on Learning with Imbalanced Domains: Theory and Applications, 18 September 2023, ECML-PKDD, Turin, Italy / red. Nuno Moniz: MLResearchPress, 2024 - p. 1-15

Chapter in monograph / paper 5 140
2.

Leak, Cheat, Repeat: Data Contamination and Evaluation Malpractices in Closed-Source LLMs / Simone Balloccu, Patrícia Schmidtová, Mateusz Lango (WIiT), Ondrej Dusek // W: The 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics EACL 2024 : Proceedings of the Conference, Vol. 1 (Long Papers) / red. Yvette Graham, Matthew Purver: Association for Computational Linguistics, 2024 - p. 67-93

Chapter in monograph / paper 20 140
3.

Leveraging Large Language Models for Building Interpretable Rule-Based Data-to-Text Systems / Jędrzej Warczyński (WIiT), Mateusz Lango (WIiT), Ondřej Dušek // W: Proceedings of the 17th International Natural Language Generation Conference INLG 2024, September 23-27, 2024 / red. Saad Mahamood, Nguyen Le Minh, Daphne Ippolito: Association for Computational Linguistics, 2024 - p. 622-630

Chapter in monograph / paper 20 70
4.

Polish-ASTE: Aspect-Sentiment Triplet Extraction Datasets for Polish / Marta Lango, Borys Naglik, Mateusz Lango (WIiT), Iwo Naglik (WIiT) // W: Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024) / red. Nicoletta Calzolari: ELRA ; ICCL, 2024 - p. 12821-12828

Chapter in monograph / paper 5 140
5.

ReproHum #0043-4: Evaluating Summarization Models: investigating the impact of education and language proficiency on reproducibility / Mateusz Lango (WIiT), Patricia Schmidtová, Simone Balloccu, Ondrej Dusek // W: Proceedings of the Fourth Workshop on Human Evaluation of NLP Systems (HumEval) @ LREC-COLING 2024 / red. Simone Balloccu: ELRA ; ICCL, 2024 - p. 229-237

Chapter in monograph / paper 5 140

All CHAPTERS

1.

Opracowanie głębokich modeli uczenia maszynowego do klasyfikacji opinii jako pozytywne/negatywne / Mateusz Lango (WIiT) // r4036_2023

Research report
2.

Analiza działania modeli pretrenowanych oraz opracowanie płytkich modeli uczenia maszynowego do klasyfikacji opinii jako pozytywne/negatywne / Mateusz Lango (WIiT) // r3852_2023

Research report
3.

Analiza eksploracyjna korpusu opinii i przetworzenie wstępne opinii do anotacji / Dawid Wiśniewski (WIiT), Mateusz Lango (WIiT) // r3443_2022

Research report
4.

Opracowanie modelu do uczenia się reprezentacji przepisów kulinarnych / Mateusz Lango (WIiT) // r2829_2022

Research report
5.

Multi-class and feature selection extensions of Roughly Balanced Bagging for imablanced data / Mateusz Lango (WI), Jerzy Stefanowski (WI) // r506924_2017

Research report

All REPORTS

1.

Analysis of data difficulty factors for multi-class imbalanced problems and their application in classification methods / Mateusz Lango (WIiT) / prom. Jerzy Stefanowski (WIiT), rev. Michał Woźniak, Szymon Jaroszewicz - Poznań, Polska, 2022 - 97 s.

Dissertation

1.

Drzewa wzmacniane gradientowo dla wieloklasowych danych niezbalansowanych / WIiT / prom. Mateusz Lango, rev. Jerzy Stefanowski, 2023

Master thesis
2.

Explaining image classification in natural language / WIiT / prom. Mateusz Lango, rev. Izabela Szczęch, 2023

Master thesis
3.

Neuronowe metody odpowiadania na pytania z niekompletną specyfikacją problemu / WIiT / prom. Mateusz Lango, rev. Dariusz Brzeziński, 2023

Master thesis
4.

Techniki neutralizacji postów typu clickbait w sieciach społecznościowych metodami przetwarzania języka naturalnego / WIiT / prom. Mateusz Lango, rev. Wojciech Kotłowski, 2023

Master thesis
5.

Automatyczne wyodrębnianie fraz aspektu i opinii w analizie wydźwięku tekstu / WIiT / prom. Mateusz Lango, rev. Jerzy Stefanowski, 2022

Master thesis

All THESES

1.

Impact of class imbalance on machine learning fairness / WIiT / prom. Jerzy Stefanowski, rev. Mateusz Lango, 2023

Master thesis
2.

Inteligentny system udzielania odpowiedzi na pytania wzbogacony o kontekst wskazany w wyszukanych dokumentach / WIiT / prom. Jerzy Stefanowski, rev. Mateusz Lango, 2023

Engineering thesis
3.

Aspektowa analiza wydźwięku w opiniach na temat produktów / WIiT / prom. Agnieszka Ławrynowicz, rev. Mateusz Lango, 2022

Master thesis
4.

Klasyfikacja danych niezbalansowanych z użyciem głębokich sieci neuronowych / WIiT / prom. Jerzy Stefanowski, rev. Mateusz Lango, 2022

Master thesis
5.

Metody automatycznego strojenia szybkości uczenia / WIiT / prom. Wojciech Kotłowski, rev. Mateusz Lango, 2022

Master thesis

All THESES

System created by Poznań University of Technology and Poznan Supercomputing and Networking Center

Scientific Information System of the Poznań University of Technology

Employee

dr inż. Mateusz Lango

Articles (10)

Chapters (26)

Reports (7)

Dissertation

Supervisor of theses (6)

Reviews of theses (5)