Michael Färber

• 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
• vCard

Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB.

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Forschung

Michael Färbers 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.

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

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Offene Stellen & Abschlussarbeiten

Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut. Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

	Titel
Thema4420	Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4421	Implementing an Approach for Linking Text to the Knowledge Graph Wikidata
Thema4423	Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4554	Google, Microsoft, & Co. – How Big is the Influence of Enterprises on Computer Science Research?
Thema4574	Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4742	Übersicht über aktuelle Forschung zu Verzerrungen in der Wissenschaft

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.

Publikationen

Publikationen

Vorträge

Vorträge

Abschlussarbeiten

Abschlussarbeiten

Tools

FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction

Datasets

CrunchBase Knowledge Graph, KORE 50^DYWC, Microsoft Academic Knowledge Graph, NewsBias2020, UnarXive, XLiD-Lexica

Aktive Projekte

AI in Peacemaking Externer Link: https://mediatingmachines.com/

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

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

KIGLIS

ProData Externer Link: http://www.pro-data.org

TransPer

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