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    Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme

    David Schmidt, M. Sc.

    Universität Würzburg
    Lehrstuhl für künstliche Intelligenz
    und Wissenssysteme
    Am Hubland
    D-97074 Würzburg 

    Raum: B009
    Telefon: +49 931 / 31 - 86903
    Fax: +49 931 / 31 - 86732

    david.schmidt@informatik.uni-wuerzburg.de

     

    Über mich

    Ich habe im Februar 2018 meinen Master in Informatik an der Universität Würzburg abgeschlossen und arbeite seit April 2018 am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissensysteme. Hier forsche ich an der automatischen Generierung von Figurennetzwerken aus Märchen und Romanen.

    Forschungsinteressen

    • Text/Sprachverarbeitung (NLP)

    • Informationsextraktion

    • Koreferenzauflösung

    • Relationsextraktion

    Lehre

    SS22 Softwaretechnik (Übungsleiter)
    SS21 Medizinische Informatik (Übungsleiter)
    SS20 Advanced Databases (Übungsleiter)
    WS 19/20 E-Learning (Übungsleiter)
    SS19 Softwaretechnik (Übungsleiter)
    WS18/19 E-Learning (Übungsleiter)
    SS18 Softwaretechnik (Übungsleiter)

    Publikationen

    • {Adapting Coreference Algorithms to German Fairy Tales}. Schmidt, David; Krug, Markus; Puppe, Frank. In Proceedings of the DHd 2022, M. Geierhos, P. Trilcke, I. Börner, S. Seifert, A. Busch, P. Helling (reds.). Zenodo, 2022.
    • The {F}airy{N}et Corpus - Character Networks for {G}erman Fairy Tales. Schmidt, David; Zehe, Albin; Lorenzen, Janne; Sergel, Lisa; D{ü}ker, Sebastian; Krug, Markus; Puppe, Frank. In Proceedings of the 5th Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature, bll 49–56. Association for Computational Linguistics, Punta Cana, Dominican Republic (online), 2021.
    • Integrating user-specified Knowledge for semi-automatic Coreference Resolution. Schmidt, David; Krug, Markus; Puppe, Frank. Verband Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, 2020.
    • Detecting Character References in Literary Novels using a Two Stage Contextual Deep Learning approach. Krug, Markus; Kempf, Sebastian; Schmidt, David; Weimer, Lukas; Puppe, Frank. P. Sahle; P. Helling (reds.). Zenodo, 2019.