Email: przemyslaw.kazienko@pwr.edu.pl

Jednostka: Wydział Informatyki i Telekomunikacji » Katedra Sztucznej Inteligencji

Strona domowa: https://kazienko.eu/

Zainteresowania naukowe

• sztuczna inteligencja; uczenie maszynowe;
• przetwarzanie języka naturalnego (NLP) z perspektywą człowieka; duże modele językowe;
• informatyka afektywna (rozpoznawanie emocji);
• data science – danologia;
• sieci społeczne i złożone.

Grupy badawcze

• HumaNLP: Human-centered Natural Language Processing, LLMs
• Emognition: informatyka afektywna (affective computing), rozpoznawanie emocji z sygnałów fizjologicznych (emotion recognition from physiological signals), SSL (self-supervised learning for physiological signals)

Aktualne projekty badawcze

• OMINO - Overcoming Multilevel INformation Overload. HORIZON-MSCA-2021-SE-01, grant no. 101086321, 2023-26, kierownik
• Spersonalizowane wnioskowanie w przetwarzaniu języka naturalnego, projekt badawczy Narodowego Centrum Nauki (Opus 21), nr 2021/41/B/ST6/04471, 2022-25, kierownik. Dotyczy subiektywnych treści tekstowych, m.in. mowy nienawiści, obraźliwości, emocji, poczucia humoru, wydźwięku, sarkazmu i ironii, kontrowersji, konformizmu, toksyczności, agresji, ataku osobistego, mowy wspierającej i przekonywującej, kontrmowy, cyberbullingu, antagonistycznych wypowiedzi, prowokacyjnego i obscenicznego języka, oszczerstw, niesmacznych pytań, tekstów zapalnych, itp.
• Informatyka afektywna: głębokie uczenie w rozpoznawaniu emocji z sygnałów fizjologicznych, projekt badawczy Narodowego Centrum Nauki (Opus 19), nr 2020/37/B/ST6/03806, 2021-25, kierownik.
• CLARIN-PL-Biz - Common Language Resources & Technology Infrastructure, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, 2020-23
• Crisis Detector, NCBR, 2023, we współpracy z PSMM, wykonawca.

---

Kontakt

Wybrzeże Wyspiańskiego 27, Wrocław
bud. D-21, pok. 225
tel. 71 320 3609

Konsultacje

• czwartek 11.00-13.00 (zimowy 2023/24)

---

Wybrane publikacje
1	Referat konferencyjny 2025 Aleksander P Szczęsny, Maciej M Markiewicz, Łukasz Radliński, Przemysław Kazienko, Leveraging positional bias of LLM in-context learning with Class-few-shot and Maj-Min alternating ordering. W: Computational Science - ICCS 2025 : 25th International Conference, Singapore, Singapore, July 7-9, 2025 : Proceedings. Pt. 4 / eds. Michael H. Lees [i in.]. Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2025. s. 54-62. ISBN: 978-3-031-97634-6; 978-3-031-97635-3 Zasoby:DOIURLSFX
2	Referat konferencyjny 2025 Bartosz Perz, Przemysław Kazienko, Personalization of affective state recognition from physiological signals: a review. W: Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems : 17th Asian Conference, ACIIDS 2025 : Kitakyushu, Japan, April 23-25, 2025 : Proceedings. Pt. 1 / eds. Ngoc Thanh Nguyen [i in.]. Singapore : Springer Nature Singapore, cop. 2025. s. 143-158. ISBN: 978-981-96-5880-0; 978-981-96-5881-7 Zasoby:DOIURLSFX
3	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
4	Referat konferencyjny 2025 Dominika Kunc, Przemysław Kazienko, Stanisław Saganowski, Exploring real-life psychophysiological states with self-supervised learning. W: 2025 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops) : 17-21 March 2025, Washington D.C., USA. Danvers, MA : IEEE, cop. 2025. s. 610-611. ISBN: 979-8-3315-3553-7 Zasoby:DOIURL
5	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
6	Artykuł 2025 Monika Prucnal, Adam Polak, Przemysław Kazienko, Improving the quality of pulse rate variability derived from wearable devices using adaptive, spectrum and nonlinear filtering. Biomedical Signal Processing and Control. 2025, vol. 102, art. 107336, s. 1-12. ISSN: 1746-8094; 1746-8108 Zasoby:DOIURLSFX
7	Referat konferencyjny 2024 Dominika Kunc, Joanna Komoszyńska, Stanisław Saganowski, Przemysław Kazienko, Karen S Quigley, Lisa Feldman Barrett, Embracing subjectivity in affective research: naturalistic and controlled settings. W: 2024 12th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW), 15 September 2024, Glasgow, United Kingdom. Danvers, MA : IEEE, cop. 2024. s. 176-180. ISBN: 979-8-3315-1646-8; 979-8-3315-1645-1 Zasoby:DOIURL
8	Referat konferencyjny 2024 Stanisław J Woźniak, Bartłomiej Koptyra, Arkadiusz Janz, Przemysław Kazienko, Jan Kocoń, Personalized large language models. W: 24th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2024, 9 December 2024, Abu Dhabi, United Arab Emirates : proceedings / eds. Yi He [i in.]. Piscataway, NJ : Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2024. s. 511-520. ISBN: 979-8-3315-3063-1; 979-8-3315-3064-8 Zasoby:DOIURL
9	Referat konferencyjny 2024 Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko, Into the unknown: Self-learning Large Language Models. W: 24th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2024, 9 December 2024, Abu Dhabi, United Arab Emirates : proceedings / eds. Yi He [i in.]. Piscataway, NJ : Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2024. s. 423-432. ISBN: 979-8-3315-3063-1; 979-8-3315-3064-8 Zasoby:DOIURL
10	Referat konferencyjny 2024 Wei Jie Yeo, Teddy Ferdinan, Przemysław Kazienko, Ranjan Satapathy, Erik Cambria, Self-training large language models through knowledge detection. W: The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing : Findings of EMNLP 2024, November 12-16, 2024 / eds. Yaser Al-Onaizan, Mohit Bansal, Yun-Nung Chen. Stroudsburg : Association for Computational Linguistics, cop. 2024. s. 15033-150451. ISBN: 979-8-89176-168-1 Zasoby:DOIURL

Wszystkie publikacje pracownika