392279 ISY Project: Word Embeddings for Material Science (Pj) (SoSe 2022)

Inhalt, Kommentar

Short Description:
Short: The goal is to i) learn word embeddings from material science literature, ii) systematically search for analogies in the embedding space, and iii) to present the results in a user-friendly web-application.

Automatically gathering information and generating recommendations by machine learning and natural language processing methods is a hot research topic and of major interest for domain experts like material scientists. Therefore, the task is to develop an approach to automatically extend an existing dataset of publications (which means: develop an approach that finds and adds related publications). Then you train a Word Embedding model and analyze this vector space systematically to find analogies, which either reflect existing knowledge or new directions of research. To make your system usable by domain experts, your task is to develop a user-friendly web-application.

This student-project will be offered in the context of DiProMag, a BMBF-funded interdisciplinary research project with the purpose to advance the digitalization of material science.

References:

https://escholarship.org/content/qt082091b4/qt082091b4.pdf

https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf

https://www.dipromag.de

In case this would not find enough interest for a team project, this project proposal would be also offered (in reduced/modified form)

• an individual project
• a project for only 2 students

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
Block Block   04.04.-15.07.2022

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme weiteres Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
Adresse:
SS2022_392279@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_334981229@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Art(en) / SWS
Projekt (Pj) / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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Planungshilfen
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ID
334981229