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Bio

English

Felipe Bravo-Marquez is Associate Professor with the Department of Computer Science at the University of Chile, Principal Researcher at the National Center for Artificial Intelligence Research (CENIA) , and Young Researcher at Millennium Institute for Foundational Research on Data (IMFD). He conducted his PhD degree in the Machine Learning Group at the University of Waikato, New Zealand, where he also held a research fellow position for two years. He currently holds an Honorary Research Associate position with this group. Previously, he received two engineering degrees in the fields of computer science and industrial engineering, and a masters degree in computer science, all from the University of Chile. He worked for three years as a research engineer at Yahoo! Labs Latin America. His research interests and expertise lie in the acquisition of knowledge and information from natural language, spanning the overlapping fields of natural language processing (NLP), machine learning (ML), artificial intelligence (AI), and information retrieval (IR). During his research career he has developed several NLP and ML methods for the analysis of opinions and emotions in social media, as well as other applications focused on fairness, health, education, among others. His work has been published in top tier AI conferences and journals e.g., IJCAI, ICWSM, SIGIR, EACL, COLING, ECAI, JMLR, Knowledge-based Systems. He has been part of the program committees of important conferences in natural language processing and artificial intelligence, including ACL, AAAI, EMNLP, NAACL, IJCAI, and ECAI.

Felipe has co-organized various shared tasks on the automatic analysis of emotions in tweets and semantic change detection in Spanish. One of the tasks was made part of SemEval, the major event on which an NLP task can be hosted, and attracted about 200 participants from all over the world. He is the main developer and maintainer of the AffectiveTweets software, an open source tool for analyzing emotions and sentiment of tweets. He also leads the development of WEFE, an open source software for measuring and mitigating bias in language models and word embeddings. The software has been downloaded more than 20,000 times to date. His work has been cited more than 3200 times (Google scholar, July 2024). He has given invited talks about NLP and deep learning in various Chilean Universities, The University of Melbourne, The National Research Council, Canada, the Institute of Computational Linguistics at the University of Zürich, Facebook, Imperial College London, among others.

He has also contributed to the dissemination of the fields of data mining, natural language processing and statistics, sharing public video lectures in Spanish on his Youtube channel, which accumulates more than 75,000 views.

In 2022, he was awarded the TWAS-LACREP Young Scientist Award 2022 in Engineering Sciences, recognizing him as the most outstanding scientist under 40 in the field for the Latin American and Caribbean regions.

Spanish

Felipe Bravo Márquez es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile, Investigador Principal del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) e Investigador Joven del Instituto Milenio Fundamento de los Datos (IMFD). Realizó su doctorado en el grupo Machine Learning de la Universidad de Waikato, Nueva Zelanda, donde también trabajó como Research Fellow durante dos años. Actualmente mantiene un puesto de Investigador Asociado Honorífico en este grupo. Anteriormente, recibió dos títulos profesionales en ingeniería en computación e ingeniería industrial, y un magíster en ciencias de la computación en la Universidad de Chile. Trabajó durante tres años como ingeniero de investigación en Yahoo! Labs Latin America. Sus intereses de investigación y experiencia se centran en la adquisición de conocimientos e información a partir del lenguaje natural, abarcando las áreas del procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (AI) y la recuperación de información (IR). En su investigación, ha desarrollado varios métodos de NLP y ML para el análisis de opiniones y emociones en medios de comunicación social, así como otras aplicaciones centradas en la equidad, la salud y la educación, entre otras. Su trabajo ha sido publicado en conferencias y revistas de IA de primer nivel, por ejemplo, IJCAI, ICWSM, SIGIR, EACL, COLIJNG, ECAI, JMLR, Knowledge-based Systems. Ha formado parte del comité de programa en conferencias importantes en procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial, tales como ACL, AAAI, EMNLP, NAACL, IJCAI y ECAI.

Felipe ha co-organizado varias shared tasks (tareas competitivas) en el análisis automático de emociones en tweets y la detección de cambios semánticos en español. Una de las tareas se hizo parte de SemEval, el evento principal en el que se puede alojar una tarea en procesamiento de lenguaje natural, y atrajo alrededor de 200 participantes de todo el mundo. Es el desarrollador principal y mantenedor del software AffectiveTweets, una herramienta de código abierto para analizar emociones y sentimiento sobre tweets. También dirige el desarrollo de WEFE, un software de código abierto para medir y mitigar el sesgo en modelos de lenguaje y vectores de palabras. El software se ha descargado más de 20.000 veces hasta la fecha.

Su trabajo ha sido citado más de 3200 veces (Google scholar, julio 2024). Ha dado charlas invitadas sobre NLP y deep learning en varias universidades chilenas, la Universidad de Melbourne, el National Research Council, Canadá, el Instituto de Lingüística Computacional de la Universidad de Zürich, Facebook, el Imperial College de Londres, entre otros.

También ha contribuido a la difusión de los campos de la minería de datos, el procesamiento del lenguaje natural y la estadística, compartiendo video clases en español en su canal de Youtube, que acumula más de 75.000 visitas.

En 2022, fue galardonado con el premio TWAS-LACREP Young Scientist Award 2022 en Ciencias de la Ingeniería, reconociéndolo como el científico menor de 40 años más destacado en el área para las regiones de América Latina y el Caribe.