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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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* '''machine learning''', and
 
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* '''knowledge representation (e.g., Semantic Web)'''.  
 
* '''knowledge representation (e.g., Semantic Web)'''.  
His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his [https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage] and on [https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar].
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His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]''' and on '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''.
 
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Recently developed '''demonstration systems''':
 
Recently developed '''demonstration systems''':

Version vom 10. Oktober 2020, 17:19 Uhr

Michael Faerber 2019.png


Michael Färber ist seit 01.10.2020 Vertretungsprofessor der Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB.


Forschung

Michael Färbers Forschungsinteressen:

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



Offene Stellen & Abschlussarbeiten

Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].

Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

 Titel
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4421Implementing an Approach for Linking Text to the Knowledge Graph Wikidata
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4554Google, Microsoft, & Co. – How Big is the Influence of Enterprises on Computer Science Research?
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs


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


Abschlussarbeiten
Abschlussarbeiten


Tools

KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction


Datasets

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


Aktive Projekte
Transparent.png

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

Digilog-logo.png

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

ProData Logo JPG.JPG.png

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





Forschungsgebiete
Semantische Suche, Maschinelles Lernen, Text Mining, Semantische Annotation, Informationsextraktion, Natürliche Sprachverarbeitung, Knowledge Discovery, Künstliche Intelligenz, Data Science, Semantic Web


KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Cognition and Information Engineering