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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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|Vorname=Michael
 
|Vorname=Michael
 
|Nachname=Färber
 
|Nachname=Färber
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|Akademischer Titel=Dr.
 
|Kürzel=mfa
 
|Kürzel=mfa
|Forschungsgruppe=Wissensmanagement
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|Forschungsgruppe=Web Science
|Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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|Stellung=Vertretungsprofessor
|Ehemaliger=False
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|Ehemaliger=Nein
|Raum=250
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|Telefon=+49 721 608 465 92
|Publikationen anzeigen=False
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|Email=michael.faerber@kit.edu
|Vorträge anzeigen=False
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|Raum=5A-20
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|Hinweis DE=Sprechstunde nach Vereinbarung.
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<br />Sekretariat (für Auslandsanerkennungen, Prüfungen etc.): Beate Kühner / Nicoletta Joanni
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|Hinweis EN=Consultation hour by appointment.
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Secretary (for foreign exam recognitions, exams, etc.): Beate Kühner / Nicoletta Joanni
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|Bild=M_Faerber_230px.jpg
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|Info=<br /><br />
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Michael Färber ist seit Oktober 2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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'''News:'''
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* 12.07.2022: NAACL-Paper: [https://arxiv.org/abs/2205.02048 Few-Shot Document-Level Relation Extraction]
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* 29.06.2022: [https://zkm.de/de/veranstaltung/2022/06/meetdigilog Live-Talk auf Instagram] am 30.06.2022 um 18:00h zum Einfluss von Unternehmen auf die KI-Forschung anhand von Publikationen
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* 25.04.2022: Neue [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi-Ausschreibung] zu ML für Teilchenbeschleunigerphysik
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* 18.01.2022: Überblick über meine aktuelle Forschung auf [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf diesen Folien]
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* 24.11.2021: Invited talk beim [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
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<center><span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Persönliche Webseite]'''</span></center>
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== Forschung ==
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'''Profil:'''
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Als stellvertretender W3-Professor bis 2025 leite ich die Forschungsgruppe „Web Science“ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Gemeinsam mit meinem Team aus sieben Doktoranden und einem Postdoc arbeite ich an der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Konkret liegt mein Fokus in den Bereichen Wissensrepräsentation, Machine Learning und Natural Language Processing.
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Seit meiner Postdoc-Phase ist es meine Vision, an Lösungen für die zunehmende wissenschaftliche Informationsflut und an neuen Wegen der wissenschaftlichen Kommunikation zu arbeiten. Zu diesem Zweck forsche ich zur Extraktion und Modellierung wissenschaftlichen Wissens explizit in Form von wissenschaftlichen Wissensgraphen und entwickle Such- und Empfehlungssysteme, die das explizit modellierte wissenschaftliche Wissen nutzen und gleichzeitig die Ergebnisse und Empfehlungen dem Benutzer erklären können. Ich habe mehr als 75 Publikationen auf renommierten internationalen Konferenzen (z. B. CIKM, ISWC, ECIR, NAACL) mit internationalen Forschern veröffentlicht. Darüber hinaus arbeite ich als PI bereits an mehreren Projekten (z. B. KD4RE, IIDI, ChemKB, KIGLIS, digilog@bw) und verfüge über ein großes Netzwerk zu nationalen und internationalen Forschern.
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➜ '''[https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/Publikationen Publikationen]'''
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==== Forschungsinteressen ====
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* '''Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing)''',
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* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und
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* '''Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen)'''.
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Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]).
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Michael Färber auf
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* <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber seiner persönlichen Webseite]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://dblp.org/pid/129/9499.html DBLP]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.wikidata.org/wiki/Q57231890 Wikidata]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://orcid.org/0000-0001-5458-8645 ORCID]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.researchgate.net/profile/Michael_Faerber ResearchGate]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.semanticscholar.org/author/151112226 Semantic Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]'''</span>.
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==== Online-Demonstratoren ====
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
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* '''RefBee''': http://refbee.org/
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** ...zeigt für einen Autor an, welche Publikationen in welchen bibliographischen Datenbanken gespeichert sind.
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* '''C-Rex''': http://c-rex.org
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** ...empfiehlt Zitate für gegebene Texte.
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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** ...liefert u.a. die Sätze, in denen gesuchte Paper zitiert werden, sowie weitere Hintergrundinformationen.
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
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** ...erlaubt die Exploration von Trends von wissenschaftlichen Konzepten.
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org
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** ... erlaubt die Abfrage von Informationen über Startups und innovative Firmen im Semantic Web-Format RDF.
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==== Datensätze ====
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
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* '''DSKG''': http://dskg.org
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** ...ein Wissensgraph über Datensätze.
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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** ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': https://makg.org
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** ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen.
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* '''FAIRnets''': https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
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** ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
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==== Code, Daten und Präsentationen ====
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* Die Implementierungen sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://github.com/michaelfaerber/ GitHub]''' zu finden.
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* Erstellte Datensätze sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://zenodo.org/ Zenodo]''' zu finden.
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* Präsentationen sind auf '''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]''' zu finden.
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== <span id="open-positions"></span>Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
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==== Offene Hiwi-Stellen ====
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* im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://aifb.kit.edu/images/e/ed/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2022_v6.pdf].
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* im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [https://aifb.kit.edu/images/a/a0/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v3.pdf].
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* im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen: [https://aifb.kit.edu/images/e/e3/HiWi-Ausschreibung_TransPer2_2021.pdf].
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* im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).
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==== Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''' ====
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{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
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| ?Titel |+width=90%
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| sort=Modification date
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| order=descending
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|}}
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Ich habe bereits mehr als 50 Abschlussarbeiten betreut.
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Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
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* Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
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* Angewandtes Machine Learning
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* Semantic Web / Linked Data
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* Big Data
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* Data Science
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gerne willkommen.
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==== Abschlussarbeiten im Ausland ====
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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 7 Monate vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! In der Vergangenheit wurden bereits Abschlussarbeiten im Ausland unter der Betreuung von Dr. Färber gefördert. Mehr Informationen unter [[Web_Science/DAAD-Stipendium]].
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|Info EN=<br /><br />
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group [[Web Science]] at the KIT-institute AIFB since October 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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'''News:'''
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* Jul 12, 2022: NAACL paper: [https://arxiv.org/abs/2205.02048 Few-Shot Document-Level Relation Extraction]
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* June 29, 2022: [https://zkm.de/de/veranstaltung/2022/06/meetdigilog Live talk on Instagram] on June 30, 2022 at 6pm about the influence of industry on AI research
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* April 25, 2022: New [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi call] for ML for Accelerator Physics
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* Jan 18, 2022: Overview of current research in German on [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf these slides]
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* Nov 24, 2021: Invited talk at the [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
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<center><span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Personal Website]'''</span></center>
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== Research ==
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'''Profile:'''
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As W3 Deputy Full Professor until 2025, I am the head of the research group ''Web Science'' at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT). Together with my team of seven PhD students and one postdoc, I work on the development and application of artificial intelligence (AI) methods. Specifically, my focus is in the triangle of knowledge representation, machine learning, and natural language processing.
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Since my postdoc phase, my vision is to work on solutions for the increasing scholarly information overload and on new ways of scholarly communication. To this end, I perform research on extracting and modeling scientific knowledge explicitly in the form of scholarly knowledge graphs, and develop search and recommender systems that leverage the explicitly modeled scholarly knowledge, while being able to explain the results and recommendations to the user. I have published more than 75 publications at prestigious international conferences (e.g., CIKM, ISWC, ECIR, NAACL) with international researchers. Furthermore, I already work as PI on several projects (e.g., KD4RE, IIDI, ChemKB, KIGLIS, digilog@bw) and have a large network of national and international researchers.
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➜ '''[https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/Publikationen/en publications]'''
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==== Research Interests ====
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* '''natural language processing''',
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* '''machine learning''', and
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* '''knowledge representation (e.g., knowledge graphs)'''.
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Among other things, Michael Färber pursues research on scholarly data mining (e.g., scientific impact quantification), scholarly recommender systems (e.g., recommending citations, papers, data sets, and neural networks), and scholarly knowledge graphs (e.g., modeling papers, authors, methods, and datasets). Furthermore, he develops AI solutions for peace mediation (see [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]).
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More information can be found at his <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]'''</span> and on <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>.
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Michael Färber on
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* <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber his personal website]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://dblp.org/pid/129/9499.html DBLP]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.wikidata.org/wiki/Q57231890 Wikidata]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://orcid.org/0000-0001-5458-8645 ORCID]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.researchgate.net/profile/Michael_Faerber ResearchGate]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.semanticscholar.org/author/151112226 Semantic Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]'''</span>.
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==== Online Demo Systems ====
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Recently developed '''demonstration systems''':
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* '''RefBee''': http://refbee.org/
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** ...shows for an author which publications are in which bibliographic databases.
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* '''C-Rex''': http://c-rex.org
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** ... recommends citations for given texts.
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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** ... provides, among other things, the sentences in which searched papers are cited.
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
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** ... allows the exploration of trends from scientific concepts.
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org
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** ... allows to query information about startups and innovative companies in the Semantic Web format RDF.
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==== Data Sets ====
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Recently created '''data sets''':
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* '''DSKG''': http://dskg.org
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** ...a knowledge graph representing datasets.
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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** ... contains the full texts of all papers on arXive.org with further annotations.
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': https://makg.org
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** ... a knowledge graph containing the metadata of almost all publications in all scientific disciplines.
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* '''FAIRnets''': https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
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** ...a knowledge graph with metadata about neural networks.
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==== Code, Data, and Presentations ====
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* The implementations are linked in the publications and can usually be found on '''[https://github.com/michaelfaerber/ GitHub]'''.
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* Created datasets are linked in the publications and can usually be found on '''[https://zenodo.org/ Zenodo]'''.
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* Presentations can be found on '''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]'''.
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== <span id="open-positions"></span>Open Positions and Theses ==
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==== Open student assistant jobs (Hiwis) ====
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* in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://aifb.kit.edu/images/e/ed/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2022_v6.pdf]
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* in Semantic MediaWiki or PHP: [https://aifb.kit.edu/images/a/a0/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v3.pdf].
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* for knowledge graph-based methods for explaining recommender systems: [https://aifb.kit.edu/images/e/e3/HiWi-Ausschreibung_TransPer2_2021.pdf].
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* for knowledge graph-based technology forecast and technology and innovation management (TIM).
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==== Current calls for '''Bachelor/Master thesis''' ====
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{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
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| ?Titel  |+width=90%
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| order=descending
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I have supervised more than 50 Bachelor/Master theses.
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All topics are open to English and German-speaking students.
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==== Theses Abroad ====
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Many of the thesis topics can also be written at a partner institution '''abroad''' (e.g. in Japan, Italy, France) and funded by the DAAD, given that the application is made 7 months in advance. In the past, theses supervised by Dr. Färber were already funded. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]].
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|Publikationen anzeigen=Ja
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|Vorträge anzeigen=Nein
 
|Organisation=AIFB, KIT
 
|Organisation=AIFB, KIT
|Abschlussarbeiten anzeigen=False
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|Abschlussarbeiten anzeigen=Ja
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Semantische Suche
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Informationsextraktion
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Knowledge Discovery
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Maschinelles Lernen
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Semantic Web
 +
}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Semantische Annotation
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
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|Forschungsgebiet=Text Mining
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Data Science
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}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Künstliche Intelligenz
 +
}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung
 +
}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Digitale Bibliotheken
 +
}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Text Mining
 +
}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Data Mining
 +
}}
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Wissensrepräsentation
 +
}}
 +
{{Forschungsgebiet Auswahl
 +
|Forschungsgebiet=Trustworthy AI
 
}}
 
}}

Version vom 23. August 2022, 08:12 Uhr

M Faerber 230px.jpg
  • Forschungsgruppe: Web Science
  • Sprechstunde nach Vereinbarung.

    Sekretariat (für Auslandsanerkennungen, Prüfungen etc.): Beate Kühner / Nicoletta Joanni
  • Sekretärin: Nicoletta Joanni
  • vCard



Michael Färber ist seit Oktober 2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.

News:


Persönliche Webseite



Forschung

Profil: Als stellvertretender W3-Professor bis 2025 leite ich die Forschungsgruppe „Web Science“ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Gemeinsam mit meinem Team aus sieben Doktoranden und einem Postdoc arbeite ich an der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Konkret liegt mein Fokus in den Bereichen Wissensrepräsentation, Machine Learning und Natural Language Processing. Seit meiner Postdoc-Phase ist es meine Vision, an Lösungen für die zunehmende wissenschaftliche Informationsflut und an neuen Wegen der wissenschaftlichen Kommunikation zu arbeiten. Zu diesem Zweck forsche ich zur Extraktion und Modellierung wissenschaftlichen Wissens explizit in Form von wissenschaftlichen Wissensgraphen und entwickle Such- und Empfehlungssysteme, die das explizit modellierte wissenschaftliche Wissen nutzen und gleichzeitig die Ergebnisse und Empfehlungen dem Benutzer erklären können. Ich habe mehr als 75 Publikationen auf renommierten internationalen Konferenzen (z. B. CIKM, ISWC, ECIR, NAACL) mit internationalen Forschern veröffentlicht. Darüber hinaus arbeite ich als PI bereits an mehreren Projekten (z. B. KD4RE, IIDI, ChemKB, KIGLIS, digilog@bw) und verfüge über ein großes Netzwerk zu nationalen und internationalen Forschern.


Publikationen

Forschungsinteressen

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).


Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe AI4Peace).

Michael Färber auf



Online-Demonstratoren

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

  • RefBee: http://refbee.org/
    • ...zeigt für einen Autor an, welche Publikationen in welchen bibliographischen Datenbanken gespeichert sind.
  • 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.


Datensätze

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:

  • DSKG: http://dskg.org
    • ...ein Wissensgraph über Datensätze.
  • unarXive: http://unarxive.org
    • ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
  • Microsoft Academic Knowledge Graph: https://makg.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.


Code, Daten und Präsentationen

  • Die Implementierungen sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf GitHub zu finden.
  • Erstellte Datensätze sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf Zenodo zu finden.
  • Präsentationen sind auf YouTube zu finden.



Offene Stellen & Abschlussarbeiten

Offene Hiwi-Stellen

  • im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
  • im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [2].
  • im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen: [3].
  • im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).


Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen

 Titel
Thema4864Quantum Computing for Natural Language Processing
Thema4977Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4909Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs
Thema4910Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition
Thema4648Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4772GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model?
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks


Ich habe bereits mehr als 50 Abschlussarbeiten betreut.
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.

Abschlussarbeiten im Ausland

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 7 Monate vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! In der Vergangenheit wurden bereits Abschlussarbeiten im Ausland unter der Betreuung von Dr. Färber gefördert. Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.


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
Transparent.png

ChemKB

Digilog-logo.png

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

IIDI Logo.png

IIDI

Transparent.png

KD4RE

Kiglis logo.png

KIGLIS
Externer Link: http://www.kiglis.de/

Screenshot 2023-06-29 at 11.42.04.png

KIWI
Externer Link: https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/kiwi.html

Transparent.png

TruthfulLM





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