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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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|Kürzel=mfa
 
|Kürzel=mfa
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
|Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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|Stellung=Vertretungsprofessor
 
|Ehemaliger=Nein
 
|Ehemaliger=Nein
 
|Telefon=+49 721 608 465 92
 
|Telefon=+49 721 608 465 92
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|Raum=5A-15
 
|Raum=5A-15
 
|Hinweis DE=Sprechstunde nach Vereinbarung
 
|Hinweis DE=Sprechstunde nach Vereinbarung
|Bild=M Faerber 2019.jpg
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|Bild=Michael_Faerber_2019.png
|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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|Info=<br />
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Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls ''Web Science'' am KIT-Institut AIFB.
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Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
  
 
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== Forschung ==
 
== Forschung ==
  
Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
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Michael Färbers Forschungsinteressen:
 
* '''Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing)''',  
 
* '''Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing)''',  
* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und
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* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und  
* '''Semantic Web'''.  
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* '''Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen)'''.
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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Momentane Forschungsschwerpunkte:
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* '''scholarly data mining''' und
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* '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''.
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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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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
 
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
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* '''C-Rex''': http://c-rex.org
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** ...empfiehlt Zitate für gegebene Texte.
 
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
 
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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** ...liefert u.a. die Sätze, in denen gesuchte Paper zitiert werden, sowie weitere Hintergrundinformationen.
 
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
 
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org/
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** ...erlaubt die Exploration von Trends von wissenschaftlichen Konzepten.
 
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org
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** ... erlaubt die Abfrage von Informationen über Startups und innovative Firmen im Semantic Web-Format RDF.
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
 
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
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* '''DSKG''': http://dskg.org
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** ...ein Wissensgraph über Datensätze.
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
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** ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
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** ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen.
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* '''FAIRnets''': https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
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** ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
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== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
 
== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
  
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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Offene '''Hiwi-Stellen''':
Weitere '''Hiwi-Stelle''' in Zusammenarbeit mit dem ZKM zum Thema Wissensgraphen: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141]
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* im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://aifb.kit.edu/images/4/46/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2021_v5.pdf].
 
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* im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [https://aifb.kit.edu/images/a/a0/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v3.pdf].
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* im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen: [https://aifb.kit.edu/images/e/e3/HiWi-Ausschreibung_TransPer2_2021.pdf].
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* im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).
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Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut.
 
Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''':
 
Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''':
 
{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
 
{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
 
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Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
 
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
 
* Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
 
* Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
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* Data Science
 
* Data Science
 
gerne willkommen.
 
gerne willkommen.
|Info EN=Michael Färber is a postdoctoral researcher with an assistant professorship role in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science group at the Institute AIFB of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany, since April 2019.
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Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im '''Ausland''' (z.B. Japan, Italien, Frankreich) geschrieben und vom DAAD großzügig gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! Mehr Informationen unter [[Web_Science/DAAD-Stipendium]].
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|Info EN=<br />
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group ''Web Science'' at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020.
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He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
  
 
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== Research ==
 
== Research ==
  
Michael's research interests are in
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Michael's research interests:
 
* '''natural language processing''',  
 
* '''natural language processing''',  
 
* '''machine learning''', and
 
* '''machine learning''', and
* '''Semantic Web'''.  
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* '''knowledge representation (e.g., knowledge graphs)'''.  
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].
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Current research foci:
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* '''scholarly data mining''' and
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* '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''.
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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]'''.
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Recently developed '''demonstration systems''':
 
Recently developed '''demonstration systems''':
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* '''C-Rex''': http://c-rex.org
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** ... recommends citations for given texts.
 
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
 
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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** ... provides, among other things, the sentences in which searched papers are cited.
 
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
 
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org/
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** ... allows the exploration of trends from scientific concepts.
 
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org
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** ... allows to query information about startups and innovative companies in the Semantic Web format RDF.
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Recently created '''data sets''':
 
Recently created '''data sets''':
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* '''DSKG''': http://dskg.org
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** ...a knowledge graph representing datasets.
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
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** ... contains the full texts of all papers on arXive.org with further annotations.
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 +
** ... a knowledge graph containing the metadata of almost all publications in all scientific disciplines.
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* '''FAIRnets''': https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
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** ...a knowledge graph with metadata about neural networks.
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== Open Positions and Theses ==
 
== Open Positions and Theses ==
  
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 jobs (Hiwis)''':
Further '''student assistant job''' in collaboration with the ZKM: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141]
+
* in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://aifb.kit.edu/images/4/46/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2021_v5.pdf]
 
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* in Semantic MediaWiki or PHP: [https://aifb.kit.edu/images/a/a0/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v3.pdf].
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* for knowledge graph-based methods for explaining recommender systems: [https://aifb.kit.edu/images/e/e3/HiWi-Ausschreibung_TransPer2_2021.pdf].
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* for knowledge graph-based technology forecast and technology and innovation management (TIM).
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Michael Färber has supervised around 40 Bachelor/Master theses.
 
Current calls for '''Bachelor/Master thesis''':
 
Current calls for '''Bachelor/Master thesis''':
 
{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
 
{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
 
| ?Titel
 
| ?Titel
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All topics are open to English and German speaking students.
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All topics are open to English and German-speaking students.
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Many of the thesis topics can also be written at a partner institution '''abroad''' (e.g. in Japan, Italy, France) and funded by the DAAD, given that the application is made one year in advance. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]].
 
|KIT Kompetenzfeld1=Cognition and Information Engineering
 
|KIT Kompetenzfeld1=Cognition and Information Engineering
 
|Publikationen anzeigen=Ja
 
|Publikationen anzeigen=Ja
|Vorträge anzeigen=Nein
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|Vorträge anzeigen=Ja
 
|Organisation=AIFB, KIT
 
|Organisation=AIFB, KIT
 
|Abschlussarbeiten anzeigen=Ja
 
|Abschlussarbeiten anzeigen=Ja
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
 
|Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung
 
|Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Digitale Bibliotheken
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}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Text Mining
 +
}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Data Mining
 +
}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Wissensrepräsentation
 +
}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Trustworthy AI
 
}}
 
}}

Version vom 24. September 2021, 13:38 Uhr

Michael Faerber 2019.png


Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB.


Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.


Forschung

Michael Färbers Forschungsinteressen:

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).


Momentane Forschungsschwerpunkte:


Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

  • 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.


Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:



Offene Stellen & Abschlussarbeiten

Offene Hiwi-Stellen:

  • im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
  • im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [2].
  • im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen: [3].
  • im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).


Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut. Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

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


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 großzügig gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.


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

Digilog-logo.png

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

Transparent.png

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