Michael Färber

Dr. Michael Färber
Vertretungsprofessor
Tel.:+49 721 608 465 92
Email: michael faerber∂kit edu
Raum: 5A-20 (Geb. 05.20)

Forschungsgruppe: Web Science
[[Hinweis DE::Sprechstunde nach Vereinbarung.

Sekretariat (für Auslandsanerkennungen, Prüfungen etc.): Beate Kühner]]
Sekretärin: Nicoletta Joanni
vCard

18.01.2022: Überblick über meine aktuelle Forschung auf diesen Folien
01.12.2021: Neues Paper auf arXive: Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe
30.11.2021: Neues Paper auf arXive: Towards Full-Fledged Argument Search: A Framework for Extracting and Clustering Arguments from Unstructured Text
25.11.2021: Neues Data Science-Projekt: Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing
24.11.2021: Invited talk beim Webinar "Smart Innovation".

Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.

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Persönliche Webseite

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,
auf Google Scholar und
auf diesen Folien.

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: https://makg.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.

Videos

Präsentationen sind auf YouTube 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, siehe hier. 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.

Publikationen

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