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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Secretary''' (for foreign exam recognitions, exams, etc.): [[Beate Kühner]]
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Secretary (for foreign exam recognitions, exams, etc.): Nicoletta Joanni
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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].
Michael Färber ist seit 01.10.2020 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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* 12.07.2022: NAACL-Paper: [https://arxiv.org/abs/2205.02048 Few-Shot Document-Level Relation Extraction]
 
* 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
 
* 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
 
* 25.04.2022: Neue [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi-Ausschreibung] zu ML für Teilchenbeschleunigerphysik
 
* 25.04.2022: Neue [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi-Ausschreibung] zu ML für Teilchenbeschleunigerphysik
 
* 18.01.2022: Überblick über meine aktuelle Forschung auf [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf diesen Folien]
 
* 18.01.2022: Überblick über meine aktuelle Forschung auf [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf diesen Folien]
* 01.12.2021: Neues Paper auf arXive: [http://arxiv.org/abs/2112.00859 Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe]
 
* 30.11.2021: Neues Paper auf arXive: [https://arxiv.org/pdf/2112.00160 Towards Full-Fledged Argument Search: A Framework for Extracting and Clustering Arguments from Unstructured Text]
 
 
* 24.11.2021: Invited talk beim [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
 
* 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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== Forschung ==
 
== Forschung ==
Zu '''Michael Färbers [https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/Publikationen Publikationen]'''.
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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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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]].
 
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]].
 
|Info EN=<br /><br />
 
|Info EN=<br /><br />
Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group [[Web Science]] at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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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]
 
* 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
 
* 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
 
* April 25, 2022: New [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi call] for ML for Accelerator Physics
 
* April 25, 2022: New [https://aifb.kit.edu/images/0/08/HiWi_IBPT_AIFB_2022.pdf Hiwi call] for ML for Accelerator Physics
 
* Jan 18, 2022: Overview of current research in German on [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf these slides]
 
* Jan 18, 2022: Overview of current research in German on [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf these slides]
* Dec 01, 2021: New paper on arXive: [http://arxiv.org/abs/2112.00859 Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe]
 
* Nov 30, 2021: New paper on arXive: [https://arxiv.org/pdf/2112.00160.pdf Towards Full-Fledged Argument Search: A Framework for Extracting and Clustering Arguments from Unstructured Text]
 
 
* Nov 24, 2021: Invited talk at the [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
 
* 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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== Research ==
 
== Research ==
'''Michael Färber's [https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/Publikationen/en publications]'''.
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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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Aktuelle Version vom 10. Oktober 2022, 14:56 Uhr

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

    Sekretariat (für Auslandsanerkennungen, Prüfungen etc.): 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
Thema4977Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness
Thema4939Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten
Thema4864Quantum Computing for Natural Language Processing
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
Thema4837Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing
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
Mediating-machines.png

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

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/





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