Michael Färber

• Dipl.-Inf., B.A. Michael Färber

• Wissenschaftlicher Mitarbeiter
• Tel.:+49 721 608 479 46
• Email: michael.faerber(at)kit.eduURIs der Form „michael.faerber(at)kit.edu“ sind nicht zulässig.
• Raum: 250 (Geb. 11.40)

• Forschungsgruppe: Wissensmanagement
• Sprechstunde nach Vereinbarung
• vCard

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 gerne willkommen!

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

ChemKB

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

IIDI

KD4RE

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

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

KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Algorithm, Software and System Engineering