Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 24. April 2019, 16:04 Uhr
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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
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
Titel | |
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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? |
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 |
Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
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
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
digilog@bw |
KIGLIS |
KIWI |
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