Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 6. Oktober 2021, 21:22 Uhr
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Dr. Michael Färber
- Vertretungsprofessor
- Tel.:+49 721 608 465 92
- Email: michael faerber∂kit edu
- Raum: 5A-20 (Geb. 05.20)
- Forschungsgruppe: Web Science
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- Sekretärin: Nicoletta Joanni
- vCard
English Version
Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.
Forschung
Forschungsinteressen
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).
Momentane Forschungsschwerpunkte:
- scholarly data mining und
- AI4Peace.
Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.
Online-Demonstratoren
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:
- 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: http://ma-graph.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
- 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.
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Doktoranden- und Postdoc-Stellen
Im Bereich Natural Language Processing, maschinelles Lernen oder Wissensgraphen sind an meinem Lehrstuhl Positionen frei. Bei Interesse können Sie sich gerne informell via E-Mail bei mir melden.
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 | |
|---|---|
| Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
| Thema4939 | Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten |
| Thema4864 | Quantum Computing for Natural Language Processing |
| Thema4420 | Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen |
| Thema4909 | Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs |
| Thema4910 | Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition |
| Thema4648 | Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast |
| Thema4574 | Deep Learning + Knowledge Graphs |
| Thema4772 | GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model? |
| Thema4423 | Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks |
Ich habe bereits mehr als 40 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.
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