Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit
Organisation: Professur
Organisationsprofil
Die Forschungsgruppe für Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit konzentriert sich auf hybride KI-Methoden, um Maschinen dazu zu bringen, von Menschen geschaffene Daten zu verstehen. Das heißt, wir kombinieren moderne, subsymbolische Ansätze des maschinellen Lernens mit symbolischem Knowledge Engineering auf der Grundlage von Wissensgraphen, um transparente KI-Systeme zu entwickeln. Wir konzentrieren uns auf Wissensextraktion, Sprachassistenten, Fragenbeantwortung, KI-Ethik und mehr.
- Erschienen
TextGraphs 2024 Shared Task on Text-Graph Representations for Knowledge Graph Question Answering
Sakhovskiy, A., Salnikov, M., Nikishina, I., Usmanova, A., Kraft, A., Möller, C., Banerjee, D., Huang, J., Jiang, L., Abdullah, R., Yan, X., Ustalov, D., Tutubalina, E., Usbeck, R. & Panchenko, A., 01.08.2024, Proceedings of TextGraphs-17: Graph-based Methods for Natural Language Processing: Graph-Based Methods for Natural Language Processing, 62nd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics. Ustalov, D., Gao, Y., Pachenko, A., Tutubalina, E., Nikishina, I., Ramesh, A., Sakhovskiy, A., Usbeck, R., Penn, G. & Valentino, M. (Hrsg.). Kerrville: Association for Computational Linguistics (ACL), S. 116-125 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Understanding Environmental Posts: Sentiment and Emotion Analysis of Social Media Data
Amangeldi, D., Usmanova, A. & Shamoi, P., 07.03.2024, in: IEEE Access. 12, S. 33504-33523 20 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet