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Vielen Dank für Ihr Interesse an einer Masterarbeit in Zusammenarbeit mit DATEXIS.
Bitte orientieren Sie sich bei der Themenwahl an unseren Schwerpunkten bzw. den aktuellen Publikationen.
Was ist der Auswahlprozess? Der erste Schritt ist ein kurzes Gespräch zur Abstimmung, z.B. nach der Vorlesung "Enterprise Data Management". Passt das Thema ermutige ich Sie zur Erstellung eines zweiseitigen Exposee. In dem Dokument stellen Sie Ihre Idee, den Kontext zu unseren Forschungsarbeiten, Literatur und Ihre Methodik dar. Nach Abgabe des Exposees entscheiden wir gemeinsam ob Ihre Arbeit zu den Schwerpunkten von DATEXIS passt.
Wie geht es weiter? Gibt es ein "Go" empfehle ich Ihnen die Teilnahme an unseren Kolloquien in denen Studierende sich untereinander alle vier Wochen austauschen. Rechnen Sie ca. 3 -4 Monate (mit jeweils drei-vier Tagen die Woche) für das Erstellen des Konzepts, für die Implementierung bzw. für die Evaluierung/Testen Ihres Systems und ca. 2 Monate für die Anfertigung der schriftlichen Arbeit.
Zur Gliederung und Aufstellung Ihrer schriftlichen Arbeit haben wir Ihnen eine Orientierung zur Verfügung gestellt.
Ausgewählte Arbeiten
Jan Frick. Kidney Graft Loss Prediction leverag- ing Multimodal Health Records. Master Thesis BHT 2022 [pdf][slides]
Philipp Haustein. Transformer-based Medication Prediction from Clinical Notes. Bachelorarbeit BHT 2021 [pdf][slides]
Anjali Grover. Multi-task Learning with AdapterFusion. Masterarbeit BHT 2021. [pdf][slides]
Rouven Reuter. Prediction of Permanent Kidney Graft Loss via Deep Ensemble Learning and NLP using a biased Dataset of Electronic Health Records. Masterarbeit BHT 2021. [pdf][slides]
Arndt Alhorn. Transfer Learning for Hate Speech Detection. Masterarbeit BHT 2020. Ausgezeichnet als bester Absolvent des Sommersemester 2020 im Studiengang Data Science (Master) [pdf][slides]
Sebastian Jäger. Compressing BERT - An Evaluation and Combination of Methods. Masterarbeit BHT 2020. [pdf][slides]
Ivana Trajanovska. Assertion Detection in Electronic Health Records. Masterarbeit BHT 2020. [pdf][slides]
Alexei Figueroa. Knowledge enhanced language models. Masterarbeit BHT 2020. [pdf][slides]
Paul Grundmann. Reading Long Healthcare Documents with Neural Transformers. Masterarbeit BHT 2020. [pdf][slides]
Shuaib Yunus. Learning to Rank Places Masterarbeit Beuth-Hochschule 2019.
[pdf][slides]
Thomas Steffek. Neural Facet Detection on Medical Resources. Bachelorarbeit Beuth-Hochschule 2019. [pdf][slides] Ausgezeichnet als bester Absolvent des Wintersemester 2018/2019 im Studiengang Medieninformatik (Bachelor)
Christopher Kümmel. Learning a Sampling Strategy for Named Entity Recognition. Masterarbeit Beuth-Hochschule 2018. [PDF][PDF]
Cordula Guder. Visual Analysis of Structural Documents (mit SAP Innovation Center). Ausgezeichnet als beste Absolventin des Wintersemester 2017/2018 im Studiengang Medieninformatik (Master)
Denis Martin. Konzeptbezogenes Entity Linking auf Dokumentenebene mit Deep Learning. Masterarbeit Beuth-Hochschule 2017. [PDF]
Lukas Abegg. Suchoptimierung mittels maschinellem Lernen (mit SpringerNature). Bachelorarbeit 2016 [PDF][PPT] Ausgezeichnet als beste Bachelorarbeit des Sommersemester 2017 im Studiengang Medieninformatik (Bachelor)
Tom Oberhauser. Eingrenzung der geographischen Region nicht verorteter Tweets anhand von Text und Metadatenanalyse. Bachelorarbeit Beuth-Hochschule 2016. Ausgezeichnet als bester Absolvent des Wintersemester 2016/2017 im Studiengang Medieninformatik (Bachelor) [PPT] [PDF] [Ehrung durch den Dekan]
Fabian Grimme: Learning to Recognize Annotations. Masterarbeit Beuth-Hochschule 2016. [PDF] [PPT]
Claudia Schaefer: Interaktive Sentimentklassifikation für Textdaten. Masterarbeit Beuth-Hochschule, Ausgezeichent als beste Absolventin des Sommersemesters 2015 im Studiengang Medieninformatik (Master) [DEMO1] bzw. [DEMO2]
Alexander Muschalle: Preismodelle auf Datenmarktplätzen. Bachelorarbeit TU Berlin 2013. Erschienen in "Pricing Approaches for Data Markets". BIRTE Workshop with VLDB 2012: 129-144
Sebastian Arnold: GoOLAP User Interaktion. Bachelorarbeit TU Berlin, 2011. Erschienen in Lecture Notes in Business Information Processing Volume 96, Springer Verlag 2012
Christoph Boden: Classification Algorithms for Web Text
Filtering. Diplomarbeit TU Berlin, 2011. Erschienen in ICDE Workshops 2011.
Martin Bach: Extraktion komplexer Relationen aus englischsprachigen Webseiten. Diplomarbeit TU Berlin, 2010.
Ausgewählte Absolventen
... und Ihre ersten Arbeitgeber siehe dieser Link
