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Michael Färber

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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 und auf Google Scholar.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:



Seminar "Knowledge Discovery and Data Science" im SS2020 -- hier bewerben:


Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1]. Weitere Hiwi-Stelle in Zusammenarbeit mit dem ZKM zum Thema Wissensgraphen: [2]

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