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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
 
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* 25.11.2021: Neues Data Science-Projekt: [https://aifb.kit.edu/images/8/86/Abschlussarbeit_AIFB_Koalitionsvertrag.pdf Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing]
 
* 25.11.2021: Neues Data Science-Projekt: [https://aifb.kit.edu/images/8/86/Abschlussarbeit_AIFB_Koalitionsvertrag.pdf Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing]
 
* 24.11.2021: Invited talk beim [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
 
* 24.11.2021: Invited talk beim [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
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Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
 
 
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* '''Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen)'''.
 
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Momentane Forschungsschwerpunkte:
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Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]).
* '''scholarly data mining''' und
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* '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''.  
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Zu '''Michael Färbers [https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/Publikationen Publikationen]'''.
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Michael Färber auf
* seiner <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage]'''</span>,  
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* <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber seiner persönlichen Webseite]'''</span>,
* auf <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span> und
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* <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>,
* auf <span style="color:blue">'''[http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf diesen Folien]'''</span>.
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* <span style="color:blue">'''[https://dblp.org/pid/129/9499.html DBLP]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.wikidata.org/wiki/Q57231890 Wikidata]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://orcid.org/0000-0001-5458-8645 ORCID]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.researchgate.net/profile/Michael_Faerber ResearchGate]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.semanticscholar.org/author/151112226 Semantic Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]'''</span>.
 
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** ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
 
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==== Code, Daten und Präsentationen ====
 
* Die Implementierungen sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://github.com/michaelfaerber/ GitHub]''' zu finden.
 
* Die Implementierungen sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://github.com/michaelfaerber/ GitHub]''' zu finden.
 
* Erstellte Datensätze sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://zenodo.org/ Zenodo]''' zu finden.
 
* Erstellte Datensätze sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf '''[https://zenodo.org/ Zenodo]''' zu finden.
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* Präsentationen sind auf '''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]''' zu finden.
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Präsentationen sind auf '''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]''' zu finden.
 
 
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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]].
 
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]].
 
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group [[Web Science]] at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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* Jan 18, 2022: Overview of current research in German on [http://people.aifb.kit.edu/mfa/research/2022_01_Michael_Faerber.pdf these slides]
 
* Dec 01, 2021: New paper on arXive: [http://arxiv.org/abs/2112.00859 Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe]
 
* Dec 01, 2021: New paper on arXive: [http://arxiv.org/abs/2112.00859 Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe]
 
* Nov 30, 2021: New paper on arXive: [https://arxiv.org/pdf/2112.00160.pdf Towards Full-Fledged Argument Search: A Framework for Extracting and Clustering Arguments from Unstructured Text]
 
* Nov 30, 2021: New paper on arXive: [https://arxiv.org/pdf/2112.00160.pdf Towards Full-Fledged Argument Search: A Framework for Extracting and Clustering Arguments from Unstructured Text]
 
* Nov 25, 2021: New data science project: [https://aifb.kit.edu/images/8/86/Abschlussarbeit_AIFB_Koalitionsvertrag.pdf Is it all just a show? A comparison of the reporting before the federal election with the coalition agreement]
 
* Nov 25, 2021: New data science project: [https://aifb.kit.edu/images/8/86/Abschlussarbeit_AIFB_Koalitionsvertrag.pdf Is it all just a show? A comparison of the reporting before the federal election with the coalition agreement]
 
* Nov 24, 2021: Invited talk at the [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
 
* Nov 24, 2021: Invited talk at the [https://www.iao.fraunhofer.de/de/veranstaltungen/2021/smart-innovation-nov.html Webinar "Smart Innovation"].
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group [[Web Science]] at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
 
 
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* '''knowledge representation (e.g., knowledge graphs)'''.  
 
* '''knowledge representation (e.g., knowledge graphs)'''.  
 
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Current research foci:
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Among other things, Michael Färber pursues research on scholarly data mining (e.g., scientific impact quantification), scholarly recommender systems (e.g., recommending citations, papers, data sets, and neural networks), and scholarly knowledge graphs (e.g., modeling papers, authors, methods, and datasets). Furthermore, I develop AI solutions for peace mediation (see [https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]).
* '''scholarly data mining''' and  
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* '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''.
 
 
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More information can be found at his <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]'''</span> and on <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>.
 
More information can be found at his <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]'''</span> and on <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>.
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Michael Färber on
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* <span style="color:blue">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber his personal website]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://dblp.org/pid/129/9499.html DBLP]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.wikidata.org/wiki/Q57231890 Wikidata]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://orcid.org/0000-0001-5458-8645 ORCID]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.researchgate.net/profile/Michael_Faerber ResearchGate]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.semanticscholar.org/author/151112226 Semantic Scholar]'''</span>,
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* <span style="color:blue">'''[https://www.youtube.com/channel/UCo9hHWkfF_dYQRjNYwpGtLw/videos YouTube]'''</span>.
 
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Version vom 18. Januar 2022, 22:13 Uhr

Michael Faerber 2019.png

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.

News:


Persönliche Webseite



Forschung

Forschungsinteressen

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).


Unter anderem betreibt Michael Färber Forschung zu wissenschaftlichem Data Mining (z. B. Quantifizierung des Impacts von Publikationen), Empfehlungssystemen für WissenschafterInnen (z. B. Empfehlung von Zitationen, Publikationen, Datensätzen und neuronalen Netzen) und wissenschaftlichen Wissensgraphen (z. B. Modellierung von Papieren, Autoren, Methoden und Datensätzen). Darüber hinaus entwicklt er KI-Lösungen für die Friedensmediation (siehe AI4Peace).

Zu Michael Färbers Publikationen.

Michael Färber auf



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 und Präsentationen

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

Transparent.png

ChemKB

Transparent.png

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

Digilog-logo.png

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

IIDI Logo.png

IIDI

Kiglis logo.png

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


Consultation hour by appointment.

Secretary (for foreign exam recognitions, exams, etc.): Beate Kühner|