Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 10. August 2013, 08:16 Uhr
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Dipl.-Inf., B.A. Michael Färber
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Tel.:+49 721 608 479 46
- Email: michael.faerber(at)kit.eduURIs der Form „michael.faerber(at)kit.edu“ sind nicht zulässig.
- Raum: 250 (Geb. 11.40)
- Forschungsgruppe: Wissensmanagement
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- vCard
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
| Titel | |
|---|---|
| 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? |
| Thema4837 | Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing |
| 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 |
| Thema4939 | Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten |
| Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen gerne willkommen!
Publikationen
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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AI in Peacemaking |
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digilog@bw |
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KIGLIS |
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
Algorithm, Software and System Engineering