Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org | * '''ScholarSight''': http://scholarsight.org | ||
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''': | Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''': | ||
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| + | ** ...ein Wissensgraph über Datensätze. | ||
* '''unarXive''': http://unarxive.org | * '''unarXive''': http://unarxive.org | ||
| + | ** ...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 | ||
| + | ** ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen. | ||
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| + | * '''C-Rex''': HTTP://c-rex.org | ||
| + | ** ... recommends citations for given texts. | ||
* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net | * '''PaperHunter''': http://paperhunter.net | ||
| + | ** ... provides, among other things, the sentences in which searched papers are cited. | ||
* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org | * '''ScholarSight''': http://scholarsight.org | ||
| + | ** ... allows the exploration of trends from scientific concepts. | ||
* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org | * '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org | ||
| + | ** ... 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''': | ||
| + | * '''DSKG''': http://dsk.org | ||
| + | ** ...a knowledge graph representing datasets. | ||
* '''unarXive''': http://unarxive.org | * '''unarXive''': http://unarxive.org | ||
| + | ** ... 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. | ||
| + | * '''FAIRnets''': https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249 | ||
| + | ** ...a knowledge graph with metadata about neural networks. | ||
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Version vom 4. März 2021, 21:15 Uhr
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Dr. Michael Färber
- Vertretungsprofessor
- Tel.:+49 721 608 465 92
- Email: michael faerber∂kit edu
- Raum: 5A-15 (Geb. 05.20)
- Forschungsgruppe: Web Science
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- Sekretärin: Nicoletta Joanni
- vCard
Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB.
Forschung
Michael Färbers Forschungsinteressen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).
Momentane Forschungsschwerpunkte:
- scholarly data mining und
- AI4Peace.
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:
- DSKG: http://dsk.org
- ...ein Wissensgraph über Datensätze.
- unarXive: http://unarxive.org
- ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
- Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen.
- FAIRnets: https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut.
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? |
| 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 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
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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digilog@bw |
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KIGLIS |
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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