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Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit

Organisation: Professur

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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. 

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  1. Erschienen

    Scholarly Question Answering Using Large Language Models in the NFDI4DataScience Gateway

    Babaei Giglou, H., Taffa, T. A., Abdullah, R., Usmanova, A., Usbeck, R., D’Souza, J. & Auer, S., 2024, Natural Scientific Language Processing and Research Knowledge Graphs - 1st International Workshop, NSLP 2024, Proceedings. Rehm, G., Dietze, S., Schimmler, S. & Krüger, F. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland, S. 3-18 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14770 LNAI).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  2. Erschienen

    SH-CoDE: Scholarly Hybrid Complex Question Decomposition and Execution

    Taffa, T. A. & Usbeck, R., 05.02.2025, Proceedings - 2025 19th International Conference on Semantic Computing, ICSC 2025: ICSC 2025, Laguna Hills, CA, USA, 3-5 February 2025; Proceedings. Piscataway: IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 128-135 8 S. 11036317. (Proceedings - IEEE International Conference on Semantic Computing, ICSC).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  3. Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung

    ShortPathQA: A Dataset for Controllable Fusion of Large Language Models with Knowledge Graphs

    Salnikov, M., Sakhovskiy, A., Nikishina, I., Usmanova, A., Kraft, A., Möller, C., Banerjee, D., Huang, J., Jiang, L., Abdullah, R., Yan, X., Tutubalina, E., Usbeck, R. & Panchenko, A., 2026, Natural Language Processing and Information Systems: 30th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, NLDB 2025, Proceedings. Ichise, R. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland, S. 95-110 16 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 15836 LNCS).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  4. Erschienen

    Structuring Sustainability Reports for Environmental Standards with LLMs guided by Ontology

    Usmanova, A. & Usbeck, R., 2024, ClimateNLP 2024 - 1st Workshop on Natural Language Processing Meets Climate Change, Proceedings of the Workshop. Stammbach, D., Ni, J., Schimanski, T., Dutia, K., Singh, A., Bingler, J., Christiaen, C., Kushwaha, N., Muccione, V., Vaghefi, S. A. & Leippold, M. (Hrsg.). Association for Computational Linguistics (ACL), S. 168-177 10 S. (ClimateNLP 2024 - 1st Workshop on Natural Language Processing Meets Climate Change, Proceedings of the Workshop).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  5. Erschienen

    Surveying the FAIRness of Annotation Tools: Difficult to find, difficult to reuse

    Borisova, E., Abu Ahmad, R., Garcia-Castro, L. J., Usbeck, R. & Rehm, G., 01.03.2024, LAW 2024 - 18th Linguistic Annotation Workshop, Co-located with EACL 2024 - Proceedings of the Workshop: Proceedings of the Workshop. Henning, S. & Stede, M. (Hrsg.). Stroudsburg: Association for Computational Linguistics (ACL), S. 29-45 17 S.

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  6. 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

  7. 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

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