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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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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].
 
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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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
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* ''PaperHunter'': http://paperhunter.net
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* ''ScholarSight'': http://scholarsight.org
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
  
 
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* Data Science
 
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gerne willkommen.
 
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
 
* ''PaperHunter'': http://paperhunter.net
 
* ''ScholarSight'': http://scholarsight.org
 
 
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
 
Siehe auch https://sites.google.com/view/michaelfaerber
 
 
|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.
 
|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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* '''machine learning''', and
 
* '''machine learning''', and
 
* '''Semantic Web'''.  
 
* '''Semantic Web'''.  
His current main focus is on '''scholarly data mining'''. Michael has served as reviewer and PC member for various conferences and journals. 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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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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Recently developed '''demonstration systems''':
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
  
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
  
 
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All topics are open to English and German speaking students.
 
All topics are open to English and German speaking students.
 
Recently developed '''demonstration systems''':
 
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
 
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
 
 
Recently created '''data sets''':
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
 
See also https://sites.google.com/view/michaelfaerber
 
 
|KIT Kompetenzfeld1=Cognition and Information Engineering
 
|KIT Kompetenzfeld1=Cognition and Information Engineering
 
|Publikationen anzeigen=Ja
 
|Publikationen anzeigen=Ja

Version vom 17. November 2019, 12:49 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.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:


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
Thema4421Implementing an Approach for Linking Text to the Knowledge Graph Wikidata
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4482How Do Successful Startups Look Like? Predicting the Success of Startups and Tech Companies
Thema4520Learning Machine Learning-based Embeddings for Entities, States, and Events
Thema4554Google, Microsoft, & Co. – How Big is the Influence of Enterprises on Computer Science Research?
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs

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.


Publikationen
Publikationen


Abschlussarbeiten
Abschlussarbeiten


Tools

KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction


Datasets

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


Aktive Projekte
Transparent.png

AI in Peacemaking
Externer Link: https://mediatingmachines.com/

Digilog-logo.png

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

ProData Logo JPG.JPG.png

ProData
Externer Link: http://www.pro-data.org





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


KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Cognition and Information Engineering