Christopher Hamill ist Assistant Research Engineer im Natural Language Processing (NLP) Artificial Intelligence (AI)-Labor des ETS. Er erhielt 2016 einen M.A. in Sprachtests (mit Auszeichnung) von der Lancaster University (Lancaster, Vereinigtes Königreich), 2012 einen M.A. (summa cum laude) in Linguistik mit einem Graduiertenzertifikat in Kognitionswissenschaft von der University of Colorado in Boulder und 2009 einen B.A. in Asienstudien mit Nebenfächern in Linguistik und koreanischer Sprache und Literatur von der George Washington University.
Hamills aktuelle Arbeit konzentriert sich auf automatisierte Inhaltsbewertung und Feedback-Generierung mittels tiefgründiger neuronaler Modelle. In der Vergangenheit hat er auch umfangreiche Data-Engineering-Arbeiten sowie Deep-Learning-Modelle erstellt und evaluiert, mit dem automatisierten Bewertungsdienst SpeechRater® im Rahmen der Entwicklung neuartiger Key-Points-Erkennungsfunktionen für den Einsatz mit TOEFL iBT-Testobjekten®. Vor seinem Eintritt in das NLP AI Lab arbeitete Hamill bei ETS mit angewandter linguistischer Forschung zur Standardsetzung, Testvalidität und Score-Reporting für den TOEFL-Test®, den TOEIC-Test® und die K–12-Populationen.
Letzte Aktualisierung: 15.12.2022