Christopher Hamill es ingeniero asistente de investigación en el laboratorio de Procesamiento Natural del Lenguaje (PLN) y Inteligencia Artificial (IA) de ETS. Obtuvo un máster en pruebas de lenguaje (con distinción) en la Universidad de Lancaster (Lancaster, Reino Unido) en 2016, un máster (summa cum laude) en lingüística con un certificado de posgrado en ciencias cognitivas por la Universidad de Colorado en Boulder en 2012, y una licenciatura en estudios asiáticos con especializaciones menores en lingüística y lengua y literatura coreanas en la Universidad George Washington en 2009.
El trabajo actual de Hamill se centra en la puntuación automatizada de contenidos y la generación de retroalimentación utilizando modelos neuronales profundos. En el pasado, también ha realizado un considerable trabajo de ingeniería de datos, así como construcción y evaluación de modelos de aprendizaje profundo utilizando el servicio automatizado de puntuación SpeechRater®, como parte de los esfuerzos para desarrollar capacidades novedosas de detección de puntos clave para su uso con ítems de prueba TOEFL iBT®. Antes de unirse al NLP AI Lab, el trabajo de Hamill en ETS implicó investigación lingüística aplicada sobre la fijación de estándares, validez de pruebas y reporte de puntuaciones para las pruebas TOEFL®, TOEIC® y poblaciones K–12.
Última actualización: 15/12/2022