Dr. Felix Hamborg

Postdoc im Bereich Natural Language Processing and Machine Learning

Empfänger des Carl-Zeiss Stipendiums

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FORSCHUNGSINTERESSEN

Ich liebe es mit Nachrichtenartikeln und allgemein Textdokumenten zu arbeiten. Insbesondere konzentriert sich meine Forschung auf die automatisierte Identifikation von einseitiger und verzerrter Berichterstattung (Media Bias) in Nachrichtenartikeln. Meine Forschungsinteressen sind:

• Media Bias & Content Analysis
• Textanalyse
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Information Retrieval

Unsere interdisziplinäre Forschung ist offen zugänglich. Bereits veröffentlichte Forschungsprojekte sind rechtsseitig sowie auf GitHub zu finden.

Bachelor & Masterthesen

Der Großteil der von mir betreuten Projekte und Thesen befasst sich mit automatischer Textanalyse sowie allgemein NLP. Neben der Betreuung von Thesen im Umfeld der Informatik, freue ich mich über die Zusammenarbeit mit Studierenden aus anderen Disziplinen, die sich mit Media Bias im weitesten Sinn beschäftigen, bisher insbesondere Politikwissenschaft sowie Psychologie.

Bei Interesse oder eigenen Projektvorschlägen bin ich sehr gerne per Mail erreichbar :o)

AUSGEWÄHLTE VERÖFFENTLICHUNGEN

Eine Liste meiner Publikationen am Lehrstuhl Data & Knowledge Engineering Group (sowie der vorherigen Information Science Group an der Universität Konstanz) findet sich hier. Eine vollständige Auflistung meiner Publikationen inklusive Patente findet sich auf Google Scholar.

Ausgezeichnete oder für eine Auszeichnung nominierte Publikationen finden sich nachfolgend:

1. Illegal Aliens or Undocumented Immigrants? Towards the Automated Identification of Bias by Word Choice and Labeling
   F. Hamborg, A. Zhukova, and B. Gipp
   in Proceedings of the iConference 2019, 2019. 
   Best Short Paper Award Finalist PDF
2. Introducing MathQA: a Math-Aware question answering system
   M. Schubotz, P. Scharpf, K. Dudhat, Y. Nagar, F. Hamborg, and B. Gipp
   Information Discovery and Delivery, 2018.
   Outstanding Paper Award PDF
3. Giveme5W: Main Event Retrieval from News Articles by Extraction of the Five Journalistic W Questions
   F. Hamborg, S. Lachnit, M. Schubotz, T. Hepp, and B. Gipp
   in Proceedings of the iConference 2018, 2018
   Best Paper Award Finalist PDF
4. Matrix-based News Aggregation: Exploring Different News Perspectives
   F. Hamborg, N. Meuschke, and B. Gipp
   in Proceedings ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), 2017
   Best Student Paper Award PDF