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Michael Färber

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Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.

Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Semantic Web.

Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining. Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:



Seminar "Knowledge Discovery and Data Science" im SS2020 -- hier bewerben:


Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1]. Weitere Hiwi-Stelle in Zusammenarbeit mit dem ZKM: [2]

Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

 Titel
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4648Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast
Thema4772GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model?
Thema4837Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing
Thema4864Quantum Computing for Natural Language Processing
Thema4909Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs
Thema4910Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition

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
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/

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ChemKB

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DataScore
Externer Link: https://datascore.int.kit.edu/

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

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IIDI

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KIGLIS





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