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Harald Sack: Unterschied zwischen den Versionen

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|Organisation=AIFB, KIT
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<li> [https://www.youtube.com/channel/UCjkkhNSNuXrJpMYZoeSBw6Q/playlists Information Service Engineering Lecture] für das SoSe 2020 auf Youtube
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<li>[https://twitter.com/fiziseka Information Service Engineering @ Twitter]
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<li>[[ISE_HiWi_01/en|Aktuelle ISE Stellenausschreibungen]]</li>
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<li>[[Offene_Abschlussarbeiten - ISE|Offene Abschlussarbeitsthemen (Bachelor & Master)]]
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Harald Sack ist Bereichsleiter für Information Service Engineering bei FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und Professor für Information Service Engineering am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) mit der Forschungsgruppe „Information Service Engineering“. Nach seinem Abschluss in Informatikwissenschaften an der Universität der Bundeswehr in München im Jahr 1990 arbeitete er von 1990-1997 als System-/Netzwerkingenieur und Projektmanager im Funkaufklärungscorps der Bundeswehr. 1997 wurde er assoziiertes Mitglied des Graduiertenkollegs „Mathematische Optimierung“ an der Universität Trier, wo er 2002 in Informatikwissenschaften  promovierte. 2002-2009 arbeitet er als PostDoc an der Friedrich-Schiller-Universität in Jena und 2009-2016 als Senior Researcher und Leiter der Forschungsgruppe „Semantische Technologien“ am Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik (HPI) der Universität Potsdam.
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Er ist Gründungsmitglied und Generalsekretär des 2008 gegründeten Deutschen IPv6 Rats. Harald Sack hat über 130 Beiträge in internationalen Zeitschriften und auf Konferenzen sowie drei Standardwerke zu Netztechnologien veröffentlicht und ist Mitgründer der yovisto GmbH (www.yovisto.com).
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<h3>Research</h3>
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Zur Entwicklung und Bereitstellung von neuen Informationsdiensten werden im Forschungsbereich Information Service Engineering Modelle und Methoden zur effizienten semantischen Erschließung, zur Aggregation und Vernetzung sowie zum Retrieval umfangreicher heterogener und verteilter Datenquellen untersucht. Zum Einsatz gelangen dabei sowohl Verfahren der statistischen als auch linguistischen Analyse (Natural Language Processing) und Methoden des maschinellen Lernens in Kombination mit symbolischer Logik und Inferenzverfahren.
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Folgende Schwerpunkte stehen dabei im Fokus:
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<li>Automatische Analyse (Text und Multimedia) mit besonderem Augenmerk auf Ergebnisqualität und hohe Effizienz. Es werden sowohl grundlegend neue Ansätze verfolgt als auch die Kombination bestehender Verfahren (z. B. linguistische Verfahren) im Bereich des Text Minings und maschinelle Lernverfahren zur Bild- und Videoklassifikation genutzt.</li>
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<li>Semantische Analyse aufbauend auf Rohdaten-Analyseergebnissen in Kombination mit bereits vorhandenen Metadaten zur nachhaltigen Erschließung und automatisierten Weiternutzung von Dokumenteninhalten mit dem Schwerpunkt Ergebnisqualität und Fehlertoleranz. Dies beinhaltet folgende relevante Teilforschungsaspekte: Integration heterogener Metadaten und inhaltliche Erschließung über Named Entity Recognition, Named Entity Linking und Common Entity Linking.</li>
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<li>Effiziente semantische Annotation multimedialer Dokumente in Abhängigkeit der Modalität der zu annotierenden Dokumente bei automatisierter Hilfestellung für den Benutzer (semi-automatische Annotation) sowie kontextsensitive Visualisierung und Nachnutzung der benutzergenerierten Annotationen.</li>
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<li>Harmonisierung und Integration verteilter heterogener Wissensbasen unter Berücksichtigung von Provenienz, Zuverlässigkeit, Diversität, Multilingualität und Aktualität (Echtzeit).</li>
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<li>Semantische Suche, i. e. basierend auf den Ergebnissen der semantischen Analyse bzw. nach erfolgter semantischer Annotation werden die vorliegenden semantischen Informationen zur Verbesserung des Retrievals bzgl. Vollständigkeit und Genauigkeit der erzielten Suchergebnisse angewendet</li>
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<li>Explorative Suche und intelligente Empfehlungssysteme, wobei der Übergang zwischen semantischer Suche hin zur explorativen Suche und Empfehlungssystemen ein fließender ist. Während bei der semantischen Suche die semantische Ähnlichkeit zur Auswahl von Suchergebnissen führt, zieht die explorative Suche weitere (inhaltliche) relationale Zusammenhänge zwischen den zu durchsuchenden Dokumenten und deren bedeutungstragenden Elementen in Betracht.
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|Info EN=<h4>ISE Announcements:</h4> <ul>
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<li> [https://www.youtube.com/channel/UCjkkhNSNuXrJpMYZoeSBw6Q/playlists Information Service Engineering Lecture] for SoSe 2020 on Youtube
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<li>[https://twitter.com/fiziseka Information Service Engineering @ Twitter]
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<li>[[ISE_HiWi_01/en|Open Positions at ISE]]</li><li>[[Offene_Abschlussarbeiten - ISE/en|Open Bachelor & Master Theses]]
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Harald Sack is Vice President Information Service Engineering at FIZ Karlsruhe – Leibniz Institute for Information Infrastructure and Professor for Information Service Engineering at Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods (AIFB) with the research group “Information Service Engineering”.. After graduating in computer science at the University of the Federal Forces Munich Campus in 1990, he worked as systems/network engineer and project manager in the signal intelligence corps of the German federal forces from 1990–1997. In 1997 he became an associated member of the graduate program ‘mathematical optimization’ at the University of Trier, where he obtained a PhD in Computer Science in 2002. From 2002–2009 worked as PostDoc at the Friedrich-Schiller-University in Jena. From 2009 - 2016 he worked as Senior Researcher and head of the research group 'semantic technologies’ at the Hasso Plattner-Institute for IT-Systems Engineering (HPI) at the University of Potsdam.
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He is charter member and general secretary of the 2008 founded German IPv6 Council. Harald Sack has published more than 130 papers in international journals and conferences including three standard textbooks on networking technologies. He is co-founder of yovisto GmbH (www.yovisto.com).
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<h3>Research Topics</h3>
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In order to develop and provide new information services, the research department Information Service Engineering investigates models and methods for efficient semantic indexing, aggregation, linking, and retrieval of comprehensive heterogeneous and distributed data sources. To this end, both statistic and linguistic analysis methods (Natural Language Processing) as well as machine learning in combination with symbolic logic and interference mechanisms are applied.
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The activities focus on:
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<li>Automatic analyses (text and multi-media) with special emphasis on high efficiency and result quality. Besides fundamental new approaches, a combination of already existing methods (e.g., linguistic methods) are persued for text mining as well as for machine learning based classification of images and videos.
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Semantic analyses based on the results of raw data analysis in combination with existing metadata in order to sustainably index and automatically re-use document content, with a focus on accuracy and fault tolerance. This encompasses the following relevant sub-disciplines: Integration of heterogeneous meta data and content indexing via Named Entity Recognition, Named Entity Linking and Common Entity Linking</li>
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<li>Efficient semantic annotation of multi-media documents dependent on the document modality with automated user assistance (semi-automated annotation) as well as context-sensitive visualization and re-use of user generated annotations.</li>
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<li>Synchronization and integration of distributed heterogeneous knowledge bases with respect to provenance, reliability, diversity, multilingualism, and topicality (real-time).</li>
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<li>Semantic search, i.e., based on the results achieved via semantic analysis or after semantic annotation, the obtained semantic information is used to improve the retrieval process with respect to the completeness and accuracy of the search results.</li>
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<li>Explorative search and intelligent recommendation systems. There is a smooth transition from semantic search to explorative search and recommendation systems. While with semantic search results are generated based on semantic similarity, explorative search considers further relationships among documents and their meaningful content elements.</li>
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 
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Version vom 15. April 2020, 08:00 Uhr

Harald2015.jpg
  • Prof. Dr. Harald Sack

  • Professor
  • Tel.:(0721) 608 46587
  • Email: harald sack∂kit edu
  • Raum: 5A-02 (Geb. 05.20)
  • Sprechstunde: Mi, 10:30 bis 11:30 Uhr.

ISE Neuigkeiten:

  • Information Service Engineering Lecture für das SoSe 2020 auf Youtube
  • Information Service Engineering @ Twitter
  • Aktuelle ISE Stellenausschreibungen
  • Offene Abschlussarbeitsthemen (Bachelor & Master)
  • Harald Sack ist Bereichsleiter für Information Service Engineering bei FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und Professor für Information Service Engineering am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) mit der Forschungsgruppe „Information Service Engineering“. Nach seinem Abschluss in Informatikwissenschaften an der Universität der Bundeswehr in München im Jahr 1990 arbeitete er von 1990-1997 als System-/Netzwerkingenieur und Projektmanager im Funkaufklärungscorps der Bundeswehr. 1997 wurde er assoziiertes Mitglied des Graduiertenkollegs „Mathematische Optimierung“ an der Universität Trier, wo er 2002 in Informatikwissenschaften promovierte. 2002-2009 arbeitet er als PostDoc an der Friedrich-Schiller-Universität in Jena und 2009-2016 als Senior Researcher und Leiter der Forschungsgruppe „Semantische Technologien“ am Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik (HPI) der Universität Potsdam.
    Er ist Gründungsmitglied und Generalsekretär des 2008 gegründeten Deutschen IPv6 Rats. Harald Sack hat über 130 Beiträge in internationalen Zeitschriften und auf Konferenzen sowie drei Standardwerke zu Netztechnologien veröffentlicht und ist Mitgründer der yovisto GmbH (www.yovisto.com).

    Research

    Zur Entwicklung und Bereitstellung von neuen Informationsdiensten werden im Forschungsbereich Information Service Engineering Modelle und Methoden zur effizienten semantischen Erschließung, zur Aggregation und Vernetzung sowie zum Retrieval umfangreicher heterogener und verteilter Datenquellen untersucht. Zum Einsatz gelangen dabei sowohl Verfahren der statistischen als auch linguistischen Analyse (Natural Language Processing) und Methoden des maschinellen Lernens in Kombination mit symbolischer Logik und Inferenzverfahren.
    Folgende Schwerpunkte stehen dabei im Fokus:

    • Automatische Analyse (Text und Multimedia) mit besonderem Augenmerk auf Ergebnisqualität und hohe Effizienz. Es werden sowohl grundlegend neue Ansätze verfolgt als auch die Kombination bestehender Verfahren (z. B. linguistische Verfahren) im Bereich des Text Minings und maschinelle Lernverfahren zur Bild- und Videoklassifikation genutzt.
    • Semantische Analyse aufbauend auf Rohdaten-Analyseergebnissen in Kombination mit bereits vorhandenen Metadaten zur nachhaltigen Erschließung und automatisierten Weiternutzung von Dokumenteninhalten mit dem Schwerpunkt Ergebnisqualität und Fehlertoleranz. Dies beinhaltet folgende relevante Teilforschungsaspekte: Integration heterogener Metadaten und inhaltliche Erschließung über Named Entity Recognition, Named Entity Linking und Common Entity Linking.
    • Effiziente semantische Annotation multimedialer Dokumente in Abhängigkeit der Modalität der zu annotierenden Dokumente bei automatisierter Hilfestellung für den Benutzer (semi-automatische Annotation) sowie kontextsensitive Visualisierung und Nachnutzung der benutzergenerierten Annotationen.
    • Harmonisierung und Integration verteilter heterogener Wissensbasen unter Berücksichtigung von Provenienz, Zuverlässigkeit, Diversität, Multilingualität und Aktualität (Echtzeit).
    • Semantische Suche, i. e. basierend auf den Ergebnissen der semantischen Analyse bzw. nach erfolgter semantischer Annotation werden die vorliegenden semantischen Informationen zur Verbesserung des Retrievals bzgl. Vollständigkeit und Genauigkeit der erzielten Suchergebnisse angewendet
    • Explorative Suche und intelligente Empfehlungssysteme, wobei der Übergang zwischen semantischer Suche hin zur explorativen Suche und Empfehlungssystemen ein fließender ist. Während bei der semantischen Suche die semantische Ähnlichkeit zur Auswahl von Suchergebnissen führt, zieht die explorative Suche weitere (inhaltliche) relationale Zusammenhänge zwischen den zu durchsuchenden Dokumenten und deren bedeutungstragenden Elementen in Betracht.


    Publikationen
    Publikationen


    Vorträge
    Vorträge








    Forschungsgebiete
    Semantische Technologien, Semantische Suche, Ontology Engineering, Natürliche Sprachverarbeitung, Knowledge Discovery, Data Mining, Künstliche Intelligenz, Semantic Web