Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Michael Färber ist seit Oktober 2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate]. | Michael Färber ist seit Oktober 2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate]. | ||
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* Vsl. 15.02.2023-31.03.2023: Forschungsaufenthalt am NII (Tokyo). | * Vsl. 15.02.2023-31.03.2023: Forschungsaufenthalt am NII (Tokyo). | ||
− | * 27.10.2022: | + | * 27.10.2022: Best Poster-Award (300 USD) für [https://aifb.kit.edu/web/Inproceedings3952 The Green AI Ontology] auf der ISWC'22. |
* 01.08.-30.09.2022: Forschungsaufenthalt/Gastprofessur am Digital Science Center (DiSC) der Universität Innsbruck. | * 01.08.-30.09.2022: Forschungsaufenthalt/Gastprofessur am Digital Science Center (DiSC) der Universität Innsbruck. | ||
* 12.07.2022: NAACL-Paper: [https://arxiv.org/abs/2205.02048 Few-Shot Document-Level Relation Extraction] | * 12.07.2022: NAACL-Paper: [https://arxiv.org/abs/2205.02048 Few-Shot Document-Level Relation Extraction] | ||
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Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]). | Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]). | ||
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+ | * <span style="color:blue">'''[https://orcid.org/0000-0001-5458-8645 ORCID]'''</span>, | ||
+ | * <span style="color:blue">'''[https://www.researchgate.net/profile/Michael_Faerber ResearchGate]'''</span>, | ||
+ | * <span style="color:blue">'''[https://www.semanticscholar.org/author/151112226 Semantic Scholar]'''</span>, | ||
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Version vom 6. Januar 2023, 23:34 Uhr
Dr. Michael Färber |
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Ehemaliges Mitglied
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Michael Färber ist seit Oktober 2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.
News:
- Vsl. 15.02.2023-31.03.2023: Forschungsaufenthalt am NII (Tokyo).
- 27.10.2022: Best Poster-Award (300 USD) für The Green AI Ontology auf der ISWC'22.
- 01.08.-30.09.2022: Forschungsaufenthalt/Gastprofessur am Digital Science Center (DiSC) der Universität Innsbruck.
- 12.07.2022: NAACL-Paper: Few-Shot Document-Level Relation Extraction
Michael Färber auf
- seiner persönlichen Webseite,
- Google Scholar,
- DBLP,
- Wikidata (Scholia, Reasonator),
- ORCID,
- ResearchGate,
- Semantic Scholar,
- YouTube.
Forschung
Profil: Als stellvertretender W3-Professor bis 2025 leite ich die Forschungsgruppe „Web Science“ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Gemeinsam mit meinem Team aus sieben Doktoranden und einem Postdoc arbeite ich an der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Konkret liegt mein Fokus in den Bereichen Wissensrepräsentation, Machine Learning und Natural Language Processing. Seit meiner Postdoc-Phase ist es meine Vision, an Lösungen für die zunehmende wissenschaftliche Informationsflut und an neuen Wegen der wissenschaftlichen Kommunikation zu arbeiten. Zu diesem Zweck forsche ich zur Extraktion und Modellierung wissenschaftlichen Wissens explizit in Form von wissenschaftlichen Wissensgraphen und entwickle Such- und Empfehlungssysteme, die das explizit modellierte wissenschaftliche Wissen nutzen und gleichzeitig die Ergebnisse und Empfehlungen dem Benutzer erklären können. Ich habe mehr als 75 Publikationen auf renommierten internationalen Konferenzen (z. B. CIKM, ISWC, ECIR, NAACL) mit internationalen Forschern veröffentlicht. Darüber hinaus arbeite ich als PI bereits an mehreren Projekten (z. B. KD4RE, IIDI, ChemKB, KIGLIS, digilog@bw) und verfüge über ein großes Netzwerk zu nationalen und internationalen Forschern.
Forschungsinteressen
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).
Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe AI4Peace).
Online-Demonstratoren
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:
- RefBee: http://refbee.org/
- ...zeigt für einen Autor an, welche Publikationen in welchen bibliographischen Datenbanken gespeichert sind.
- C-Rex: http://c-rex.org
- ...empfiehlt Zitate für gegebene Texte.
- PaperHunter: http://paperhunter.net
- ...liefert u.a. die Sätze, in denen gesuchte Paper zitiert werden, sowie weitere Hintergrundinformationen.
- ScholarSight: http://scholarsight.org
- ...erlaubt die Exploration von Trends von wissenschaftlichen Konzepten.
- Linked Crunchbase: http://linked-crunchbase.org
- ... erlaubt die Abfrage von Informationen über Startups und innovative Firmen im Semantic Web-Format RDF.
Datensätze
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:
- DSKG: http://dskg.org
- ...ein Wissensgraph über Datensätze.
- unarXive: http://unarxive.org
- ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
- Microsoft Academic Knowledge Graph: https://makg.org
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen.
- FAIRnets: https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
Code, Daten und Präsentationen
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Hiwi-Stellen
- im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing oder Wissensgraphen: [1].
- im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [2].
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen
Titel | |
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Thema4864 | Quantum Computing for Natural Language Processing |
Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
Thema4420 | Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen |
Thema4909 | Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs |
Thema4910 | Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition |
Thema4648 | Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast |
Thema4574 | Deep Learning + Knowledge Graphs |
Thema4772 | GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model? |
Thema4423 | Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks |
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen mit beliebigem Thema gerne willkommen.
Michael Färber hat bereits mehr als 50 Abschlussarbeiten betreut (➜ Liste aller direkt betreuten abgeschlossenen Abschlussarbeiten am AIFB).
Abschlussarbeiten im Ausland
Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im Ausland (z.B. Japan, USA) geschrieben und vom DAAD großzügig gefördert werden. Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.
digilog@bw |
KIGLIS |
KIWI |