Email: jan.kocon@pwr.edu.pl

Jednostka: Wydział Informatyki i Telekomunikacji » Katedra Sztucznej Inteligencji

Dr inż. Jan Kocoń – adiunkt w Katedrze Sztucznej Inteligencji Politechniki Wrocławskiej. Pełni funkcję kierownika naukowego projektu PLLuM (Polish Large Language Model) oraz lidera zespołu badawczego w projekcie CLARIN-PL. Jego zainteresowania badawcze obejmują przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wielkie modele językowe i uczenie wielozadaniowe. Kierował krajowymi i międzynarodowymi projektami badawczymi w zakresie NLP. Współautor licznych zasobów językowych oraz narzędzi NLP dla języka polskiego. Autor i współautor ponad 80 publikacji naukowych w wiodących czasopismach i na prestiżowych konferencjach z zakresu sztucznej inteligencji. 

Najszybszy kontakt: LinkedIn

EN: 

Dr. Jan Kocoń is an assistant professor at the Department of Artificial Intelligence at Wrocław University of Science and Technology. He serves as the Scientific Director of the PLLuM (Polish Large Language Model) project and the research team's lead in the CLARIN-PL project. His research interests include natural language processing (NLP), large language models, and multi-task learning. He has led national and international research projects in the field of NLP. He co-authors numerous language resources and NLP tools for the Polish language. Author and co-author of over 80 scientific publications in leading journals and at prestigious conferences in artificial intelligence.

Fastest contact: LinkedIn

 

---

Wybrane publikacje
1	Referat konferencyjny 2025 Mateusz Kmak, Kamil Chmurzyński, Kamil Matejuk, Paweł Kotzbach, Jan Kocoń, Predicting stock prices with ChatGPT-annotated Reddit sentiment: hype or reality?. W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 3 / eds. Maciej Paszynski, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 307-322. ISBN: 978-3-031-97563-9; 978-3-031-97564-6 Zasoby:DOIURLSFX
2	Referat konferencyjny 2025 Dawid A Kopeć, Wojciech M Kozłowski, Maciej Wizerkaniuk, Dawid Krutul, Jan Kocoń, Maciej M Zięba, SupResDiffGAN a new approach for the super-resolution task. W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 3 / eds. Maciej Paszynski, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 66-80. ISBN: 978-3-031-97563-9; 978-3-031-97564-6 Zasoby:DOIURLSFX
3	Referat konferencyjny 2025 Jakub Wąsala, Bartłomiej Wrzalski, Kornelia Noculak, Yuliia Tarasenko, Oliwer Krupa, Jan Kocoń, Grzegorz Chodak, Enhancing AI face realism: cost-efficient quality improvement in distilled diffusion models with a fully synthetic dataset. W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 3 / eds. Maciej Paszynski, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 119-134. ISBN: 978-3-031-97563-9; 978-3-031-97564-6 Zasoby:DOIURLSFX
4	Referat konferencyjny 2025 Łukasz Radliński, Mateusz Guściora, Jan Kocoń, Backtranslation and paraphrasing in the LLM era? Comparing data augmentation methods for emotion classification. W: Computational Science - ICCS 2025 : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 1 / eds. Michael H. Lees [i in.]. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 3-17. ISBN: 978-3-031-97625-4; 978-3-031-97626-1 Zasoby:DOIURLSFX
5	Referat konferencyjny 2025 Piotr J Matys, Jan K Eliasz, Konrad M Kiełczyński, Mikołaj Langner, Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko, AggTruth: contextual hallucination detection using aggregated attention scores in LLMs. W: Computational Science - ICCS 2025 Workshops : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 5 / eds. Maciej Paszynski, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 227-243. ISBN: 978-3-031-97569-1; 978-3-031-97570-7 Zasoby:DOIURLSFX
6	Referat konferencyjny 2025 Stanisław J Woźniak, Jacek J Duszenko, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko, Improving LLM-Based recommender systems with user-controllable profiles. W: WWW Companion ’25 : Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025, Sydney, NSW, Australia, April 28 - May 2, 2025. New York, NY : ACM, cop. 2025. s. 2102-2111. ISBN: 979-8-4007-1331-6 Zasoby:URL
7	Artykuł 2025 Maciej Piasecki, Agnieszka Dziob-Zadworna, Arkadiusz Janz, Jan Kocoń, Tomasz Naskręt, Marcin Ł Oleksy, Ewa K Rudnicka, Tomasz Walkowiak, Jan A Wieczorek, Krzysztof Hwaszcz, CLARIN‑PL: a user centred language technology infrastructure. Language Resources and Evaluation. 2025, s. 1-36. ISSN: 1574-020X; 1574-0218 Zasoby:DOIURL
8	Artykuł 2025 Anh Ngo, Jan Kocoń, Integrating personalized and contextual information in fine-grained emotion recognition in text: A multi-source fusion approach with explainability. Information Fusion. 2025, vol. 118, art. 102966, s. 1-22. ISSN: 1566-2535; 1872-6305 Zasoby:DOIURLSFX
9	Artykuł 2025 Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Fortifying NLP models against poisoning attacks: The power of personalized prediction architectures. Information Fusion. 2025, vol. 114, art. 102692, s. 1-19. ISSN: 1566-2535; 1872-6305 Zasoby:DOISFX
10	Referat konferencyjny 2024 Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra, PolEval 2024 Task 2: Emotion and sentiment recognition. W: Proceedings of the PolEval 2024 Workshop / eds. Maciej Ogrodniczuk, Łukasz Kobyliński. Warszawa : Institute of Computer Science, Polish Academy of Sciences, 2024. s. 31-41. ISBN: 978-83-63159-33-7 Zasoby:URL

Wszystkie publikacje pracownika