Michael Färber

• Dr. Michael Färber

• Wissenschaftlicher Mitarbeiter
• Tel.:+49 721 608 465 92
• Email: michael faerber∂kit edu
• Raum: 5A-15 (Geb. 05.20)

• Forschungsgruppe: Web Science
• Sprechstunde nach Vereinbarung
• vCard

Neu: offene Hiwi-Stelle im Bereich Text Mining.

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

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 Demo-Systeme:

• PaperHunter: http://paperhunter.net
• ScholarSight: http://scholarsight.org

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

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

ChemKB

DataScore Externer Link: https://datascore.int.kit.edu/

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

IIDI

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

Cognition and Information Engineering