Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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| − | Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich '''scholarly data mining'''. Mehr Informationen finden sich auf seiner '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage]''' und auf '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''. | + | <br /> |
| + | Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich '''scholarly data mining''' und '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''. Mehr Informationen finden sich auf seiner '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage]''' und auf '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''. | ||
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| − | His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]''' and on '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''. | + | <br /> |
| + | His current main focus is on '''scholarly data mining''' and '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''. More information can be found at his '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]''' and on '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''. | ||
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Recently developed '''demonstration systems''': | Recently developed '''demonstration systems''': | ||
Version vom 30. November 2020, 10:47 Uhr
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Dr. Michael Färber
- Vertretungsprofessor
- Tel.:+49 721 608 465 92
- Email: michael faerber∂kit edu
- Raum: 5A-15 (Geb. 05.20)
- Forschungsgruppe: Web Science
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- Sekretärin: Nicoletta Joanni
- vCard
Michael Färber ist seit 01.10.2020 Vertretungsprofessor der Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB.
Forschung
Michael Färbers Forschungsinteressen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).
Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining und AI4Peace. 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
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
| Titel | |
|---|---|
| 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 |
| Thema4939 | Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten |
| 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.
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 stattfindet. Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.
FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction
AWARE Ontology, CrunchBase Knowledge Graph, KORE 50^DYWC, Microsoft Academic Knowledge Graph, NewsBias2020, UnarXive, XLiD-Lexica
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digilog@bw |
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KIGLIS |
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- 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
Cognition and Information Engineering