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

Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.

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Forschung

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:

• PaperHunter: http://paperhunter.net
• ScholarSight: http://scholarsight.org
• Linked Crunchbase: http://linked-crunchbase.org/

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:

• unarXive: http://unarxive.org
• Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org

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Offene Stellen & Abschlussarbeiten

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
Thema4420	Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4421	Implementing an Approach for Linking Text to the Knowledge Graph Wikidata
Thema4423	Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4554	Google, Microsoft, & Co. – How Big is the Influence of Enterprises on Computer Science Research?
Thema4574	Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4742	Übersicht über aktuelle Forschung zu Verzerrungen in der Wissenschaft

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 gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher statt findet.

Publikationen

Publikationen

Vorträge

Vorträge

Abschlussarbeiten

Abschlussarbeiten

Tools

FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction

Datasets

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

Aktive Projekte

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

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

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

KIGLIS

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

TransPer

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