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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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|Info=Offene '''Hiwi-Stelle''' im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf].
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|Info=Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.
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Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
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* '''Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing)''',
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* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und
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* '''Semantic Web'''.
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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] and auf [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar].
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Offene '''Hiwi-Stelle''' im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf].
  
 
Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''':
 
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
 
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
* ''unarXive'': http://unarxive.org
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
* ''Microsoft Academic Knowledge Graph'': http://ma-graph.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
  
 
Siehe auch https://sites.google.com/view/michaelfaerber
 
Siehe auch https://sites.google.com/view/michaelfaerber
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Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]
 
Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]
  
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Recently developed '''demonstration systems''':
 
Recently developed '''demonstration systems''':
* ''PaperHunter'': http://paperhunter.net
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
* ''ScholarSight'': http://scholarsight.org
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
  
Recently created data sets:
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Recently created '''data sets''':
* ''unarXive'': http://unarxive.org
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
* ''Microsoft Academic Knowledge Graph'': http://ma-graph.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
  
 
See also https://sites.google.com/view/michaelfaerber
 
See also https://sites.google.com/view/michaelfaerber

Version vom 17. November 2019, 12:47 Uhr

M Faerber 2019.jpg

Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.

Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Semantic Web.

Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining. Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage and auf Google Scholar.



Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].

Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

 Titel
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4648Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast
Thema4772GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model?
Thema4864Quantum Computing for Natural Language Processing
Thema4909Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs
Thema4910Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition
Thema4977Knowledge 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.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:

Siehe auch https://sites.google.com/view/michaelfaerber


Publikationen
Publikationen


Abschlussarbeiten
Abschlussarbeiten


Tools

FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction


Datasets

AWARE Ontology, CrunchBase Knowledge Graph, KORE 50^DYWC, Microsoft Academic Knowledge Graph, NewsBias2020, UnarXive, XLiD-Lexica


Aktive Projekte
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ChemKB

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digilog@bw
Externer Link: https://digilog-bw.de

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IIDI

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KD4RE

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KIGLIS
Externer Link: http://www.kiglis.de/

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KIWI
Externer Link: https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/kiwi.html

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TruthfulLM





Forschungsgebiete
Semantische Suche, Wissensrepräsentation, Maschinelles Lernen, Text Mining, Semantische Annotation, Informationsextraktion, Natürliche Sprachverarbeitung, Digitale Bibliotheken, Knowledge Discovery, Data Mining, Künstliche Intelligenz, Data Science, Semantic Web, Trustworthy AI


KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Cognition and Information Engineering