Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und | * '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und | ||
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Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich '''scholarly data mining'''. Mehr Informationen finden sich auf seiner [https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage] und auf [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]. | Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich '''scholarly data mining'''. Mehr Informationen finden sich auf seiner [https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage] und auf [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]. | ||
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− | * ''' | + | * '''knowledge representation''' (e.g., Semantic Web). |
His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his [https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage] and on [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]. | His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his [https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage] and on [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]. | ||
Version vom 2. Juni 2020, 19:40 Uhr
Dr. Michael Färber |
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Ehemaliges Mitglied
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Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.
Forschung
Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Semantic Web).
Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining. Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:
- PaperHunter: http://paperhunter.net
- ScholarSight: http://scholarsight.org
- Linked Crunchbase: http://linked-crunchbase.org/
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:
- unarXive: http://unarxive.org
- Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1]. Weitere Hiwi-Stelle in Zusammenarbeit mit dem ZKM zum Thema Wissensgraphen: [2]
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
Titel | |
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Thema4420 | Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen |
Thema4423 | Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks |
Thema4574 | Deep Learning + Knowledge Graphs |
Thema4648 | Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast |
Thema4772 | GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model? |
Thema4864 | Quantum Computing for Natural Language Processing |
Thema4909 | Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs |
Thema4910 | Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition |
Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
- Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
- Angewandtes Machine Learning
- Semantic Web / Linked Data
- Big Data
- Data Science
gerne willkommen.
Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im Ausland (z.B. Japan, Italien, Frankreich) geschrieben und vom DAAD gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet.
digilog@bw |
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KIWI |
Cognition and Information Engineering