https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Simon+Razniewski 2026-04-05T02:33:56Z Benutzerbeiträge MediaWiki 1.43.1 https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Muhammed_Saeed&diff=43896 2026-01-12T16:10:09Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Muhammed |Nachname=Saeed |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter |Ehemaliger=0 |Publikationen anzeigen=1 |Abschlussarbeiten anzeigen=1 |Projekte anzeigen=1 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Muhammed<br /> |Nachname=Saeed<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> |Projekte anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Ruth_Eckardt&diff=43894 2026-01-12T16:09:17Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Ruth |Nachname=Eckardt |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Sekretär |Ehemaliger=0 |Publikationen anzeigen=0 |Abschlussarbeiten anzeigen=0 |Projekte anzeigen=0 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Ruth<br /> |Nachname=Eckardt<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Sekretär<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Publikationen anzeigen=0<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=0<br /> |Projekte anzeigen=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Thomas_Bruderrek&diff=43893 2026-01-12T16:08:10Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Thomas<br /> |Nachname=Bruderrek<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Sekretär<br /> |Ehemaliger=1<br /> |Email=kaai@tu-dresden.de<br /> |Publikationen anzeigen=0<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=0<br /> |Projekte anzeigen=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3456&diff=43891 2026-01-12T16:06:33Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Luca |ErsterAutorNachname=Giordano |FurtherAuthors=Simon Razniewski }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=Foundations of LLM Knowledge Materialization: Termination, Reproducibility, Robustness |To appear=0 |Year=2026 |Booktitle=EACL Findings }} {{Publikation Details |Link=https://arxiv.org/pdf/2510.06780 |Projekt=CPEC, GPTKB, ScaDS.AI |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence }}“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Luca<br /> |ErsterAutorNachname=Giordano<br /> |FurtherAuthors=Simon Razniewski<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=Foundations of LLM Knowledge Materialization: Termination, Reproducibility, Robustness<br /> |To appear=0<br /> |Year=2026<br /> |Booktitle=EACL Findings<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Link=https://arxiv.org/pdf/2510.06780<br /> |Projekt=CPEC, GPTKB, ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3413&diff=43666 2025-11-27T13:28:49Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Valentin<br /> |ErsterAutorNachname=Knappich<br /> |FurtherAuthors=Anna Hätty; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=PAP2PAT: Benchmarking Outline-Guided Long-Text Patent Generation with Patent-Paper Pairs<br /> |To appear=0<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=Findings of ACL<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Link=https://arxiv.org/abs/2410.07009<br /> |Projekt=ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=News108&diff=43665 2025-11-27T13:23:17Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Neuigkeit<br /> |Titel DE=GPTKB wird bei ISWC als beste Demo prämiert<br /> |Titel EN=Best demo award for GPTKB at ISWC<br /> |Beschreibung DE=GPTKB wurde auf der ISWC 2025 mit dem Best Demo Award ausgezeichnet.<br /> <br /> Die Demo zeigt GPTKB, ein neuartiges System zur umfassenden Externalisierung von Faktenwissen großer Sprachmodelle. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass LLMs zwar beträchtliches internes Faktenwissen besitzen, dessen Analyse jedoch meist auf kleine, vorab definierte Fragestichproben beschränkt bleibt – ein Vorgehen, das zu einem starken Availability Bias führt und nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Wissens (oder der Überzeugungen) eines Modells sichtbar macht.<br /> <br /> GPTKB löst dieses Problem durch rekursives Abfragen und systematische Konsolidierung der Antworten eines Modells. Damit wird erstmals eine weitgehend vollständige und konstruktive Materialisierung des in einem LLM enthaltenen Faktenwissens möglich.<br /> <br /> Als Prototyp entstand eine Wissensbasis mit 101 Millionen Tripeln zu über 2,9 Millionen Entitäten, extrahiert aus GPT-4.1. GPTKB erlaubt die gleichzeitige Analyse von Wissensumfang, Genauigkeit, Verzerrungen, Wissens-Cutoff und Konsistenz eines Modells und schafft damit eine neue Grundlage für Forschung zu LLM-Wissen. Das System ist öffentlich zugänglich unter gptkb.org.<br /> <br /> Glückwunsch an das GPTKB-Team!<br /> |Beschreibung EN=GPTKB was awarded the Best Demo Award at ISWC 2025.<br /> <br /> The demo showcases GPTKB, a novel system for comprehensively externalizing the factual knowledge of large language models. While LLMs possess substantial internal factual knowledge, analyzing it has typically been limited to small, pre-defined question samples—a practice that introduces a strong availability bias and reveals only a fraction of a model’s actual knowledge (or beliefs).<br /> <br /> GPTKB addresses this limitation through recursive querying and systematic consolidation of model responses, enabling, for the first time, a largely complete and constructive materialization of the factual knowledge contained in an LLM.<br /> <br /> As a prototype, GPTKB comprises a knowledge base with 101 million triples covering over 2.9 million entities, extracted from GPT-4.1. It allows simultaneous analysis of a model’s knowledge scale, accuracy, biases, cutoff, and consistency, establishing a new foundation for research on LLM knowledge. The system is publicly available at gptkb.org.<br /> <br /> Congratulations to the GPTKB team!<br /> |Datum=2025-11-27<br /> |Bild=Iswc-award.jpg<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=News108&diff=43664 2025-11-27T13:21:48Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Neuigkeit<br /> |Titel DE=GPTKB wird bei ISWC als beste Demo prämiert<br /> |Titel EN=Best demo award for GPTKB at ISWC<br /> |Beschreibung DE=GPTKB wurde auf der ISWC 2025 mit dem Best Demo Award ausgezeichnet.<br /> <br /> Die Demo zeigt GPTKB, ein neuartiges System zur umfassenden Externalisierung von Faktenwissen großer Sprachmodelle. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass LLMs zwar beträchtliches internes Faktenwissen besitzen, dessen Analyse jedoch meist auf kleine, vorab definierte Fragestichproben beschränkt bleibt – ein Vorgehen, das zu einem starken Availability Bias führt und nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Wissens (oder der Überzeugungen) eines Modells sichtbar macht.<br /> <br /> GPTKB löst dieses Problem durch rekursives Abfragen und systematische Konsolidierung der Antworten eines Modells. Damit wird erstmals eine weitgehend vollständige und konstruktive Materialisierung des in einem LLM enthaltenen Faktenwissens möglich.<br /> <br /> Als Prototyp entstand eine Wissensbasis mit 101 Millionen Tripeln zu über 2,9 Millionen Entitäten, extrahiert aus GPT-4o-mini. GPTKB erlaubt die gleichzeitige Analyse von Wissensumfang, Genauigkeit, Verzerrungen, Wissens-Cutoff und Konsistenz eines Modells und schafft damit eine neue Grundlage für Forschung zu LLM-Wissen. Das System ist öffentlich zugänglich unter gptkb.org.<br /> <br /> Glückwunsch an das GPTKB-Team!<br /> |Beschreibung EN=GPTKB was awarded the Best Demo Award at ISWC 2025.<br /> <br /> The demo showcases GPTKB, a novel system for comprehensively externalizing the factual knowledge of large language models. While LLMs possess substantial internal factual knowledge, analyzing it has typically been limited to small, pre-defined question samples—a practice that introduces a strong availability bias and reveals only a fraction of a model’s actual knowledge (or beliefs).<br /> <br /> GPTKB addresses this limitation through recursive querying and systematic consolidation of model responses, enabling, for the first time, a largely complete and constructive materialization of the factual knowledge contained in an LLM.<br /> <br /> As a prototype, GPTKB comprises a knowledge base with 101 million triples covering over 2.9 million entities, extracted from GPT-4o-mini. It allows simultaneous analysis of a model’s knowledge scale, accuracy, biases, cutoff, and consistency, establishing a new foundation for research on LLM knowledge. The system is publicly available at gptkb.org.<br /> <br /> Congratulations to the GPTKB team!<br /> |Datum=2025-11-27<br /> |Bild=Iswc-award.jpg<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Datei:Iswc-award.jpg&diff=43663 2025-11-27T13:20:16Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div></div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=News108&diff=43662 2025-11-27T13:08:36Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Neuigkeit<br /> |Titel DE=GPTKB wird bei ISWC als beste Demo prämiert<br /> |Titel EN=Best demo award for GPTKB at ISWC<br /> |Beschreibung DE=GPTKB wurde auf der ISWC 2025 mit dem Best Demo Award ausgezeichnet.<br /> <br /> Die Demo zeigt GPTKB, ein neuartiges System zur umfassenden Externalisierung von Faktenwissen großer Sprachmodelle. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass LLMs zwar beträchtliches internes Faktenwissen besitzen, dessen Analyse jedoch meist auf kleine, vorab definierte Fragestichproben beschränkt bleibt – ein Vorgehen, das zu einem starken Availability Bias führt und nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Wissens (oder der Überzeugungen) eines Modells sichtbar macht.<br /> <br /> GPTKB löst dieses Problem durch rekursives Abfragen und systematische Konsolidierung der Antworten eines Modells. Damit wird erstmals eine weitgehend vollständige und konstruktive Materialisierung des in einem LLM enthaltenen Faktenwissens möglich.<br /> <br /> Als Prototyp entstand eine Wissensbasis mit 101 Millionen Tripeln zu über 2,9 Millionen Entitäten, extrahiert aus GPT-4o-mini. GPTKB erlaubt die gleichzeitige Analyse von Wissensumfang, Genauigkeit, Verzerrungen, Wissens-Cutoff und Konsistenz eines Modells und schafft damit eine neue Grundlage für Forschung zu LLM-Wissen. Das System ist öffentlich zugänglich unter gptkb.org.<br /> <br /> Glückwunsch an das GPTKB-Team!<br /> |Beschreibung EN=GPTKB was awarded the Best Demo Award at ISWC 2025.<br /> <br /> The demo showcases GPTKB, a novel system for comprehensively externalizing the factual knowledge of large language models. While LLMs possess substantial internal factual knowledge, analyzing it has typically been limited to small, pre-defined question samples—a practice that introduces a strong availability bias and reveals only a fraction of a model’s actual knowledge (or beliefs).<br /> <br /> GPTKB addresses this limitation through recursive querying and systematic consolidation of model responses, enabling, for the first time, a largely complete and constructive materialization of the factual knowledge contained in an LLM.<br /> <br /> As a prototype, GPTKB comprises a knowledge base with 101 million triples covering over 2.9 million entities, extracted from GPT-4o-mini. It allows simultaneous analysis of a model’s knowledge scale, accuracy, biases, cutoff, and consistency, establishing a new foundation for research on LLM knowledge. The system is publicly available at gptkb.org.<br /> <br /> Congratulations to the GPTKB team!<br /> |Link PDF=ISWC 2025 Demo Award.pdf<br /> |Datum=2025-11-27<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=News108&diff=43660 2025-11-27T13:05:39Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Neuigkeit |Titel DE=GPTKB wird bei ISWC als beste Demo prämiert |Titel EN=Best demo award for GPTKB at ISWC |Beschreibung DE=GPTKB wurde auf der ISWC 2025 mit dem Best Demo Award ausgezeichnet. Die Demo zeigt GPTKB, ein neuartiges System zur umfassenden Externalisierung von Faktenwissen großer Sprachmodelle. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass LLMs zwar beträchtliches internes Faktenwissen besitzen, dessen Analyse jedoch meist auf kleine, vora…“</p> <hr /> <div>{{Neuigkeit<br /> |Titel DE=GPTKB wird bei ISWC als beste Demo prämiert<br /> |Titel EN=Best demo award for GPTKB at ISWC<br /> |Beschreibung DE=GPTKB wurde auf der ISWC 2025 mit dem Best Demo Award ausgezeichnet.<br /> <br /> Die Demo zeigt GPTKB, ein neuartiges System zur umfassenden Externalisierung von Faktenwissen großer Sprachmodelle. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass LLMs zwar beträchtliches internes Faktenwissen besitzen, dessen Analyse jedoch meist auf kleine, vorab definierte Fragestichproben beschränkt bleibt – ein Vorgehen, das zu einem starken Availability Bias führt und nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Wissens (oder der Überzeugungen) eines Modells sichtbar macht.<br /> <br /> GPTKB löst dieses Problem durch rekursives Abfragen und systematische Konsolidierung der Antworten eines Modells. Damit wird erstmals eine weitgehend vollständige und konstruktive Materialisierung des in einem LLM enthaltenen Faktenwissens möglich.<br /> <br /> Als Prototyp entstand eine Wissensbasis mit 101 Millionen Tripeln zu über 2,9 Millionen Entitäten, extrahiert aus GPT-4o-mini. GPTKB erlaubt die gleichzeitige Analyse von Wissensumfang, Genauigkeit, Verzerrungen, Wissens-Cutoff und Konsistenz eines Modells und schafft damit eine neue Grundlage für Forschung zu LLM-Wissen. Das System ist öffentlich zugänglich unter gptkb.org.<br /> <br /> Glückwunsch an das GPTKB-Team!<br /> |Beschreibung EN=GPTKB was awarded the Best Demo Award at ISWC 2025.<br /> <br /> The demo showcases GPTKB, a novel system for comprehensively externalizing the factual knowledge of large language models. While LLMs possess substantial internal factual knowledge, analyzing it has typically been limited to small, pre-defined question samples—a practice that introduces a strong availability bias and reveals only a fraction of a model’s actual knowledge (or beliefs).<br /> <br /> GPTKB addresses this limitation through recursive querying and systematic consolidation of model responses, enabling, for the first time, a largely complete and constructive materialization of the factual knowledge contained in an LLM.<br /> <br /> As a prototype, GPTKB comprises a knowledge base with 101 million triples covering over 2.9 million entities, extracted from GPT-4o-mini. It allows simultaneous analysis of a model’s knowledge scale, accuracy, biases, cutoff, and consistency, establishing a new foundation for research on LLM knowledge. The system is publicly available at gptkb.org.<br /> <br /> Congratulations to the GPTKB team!<br /> |Link PDF=ISWC 2025 Demo Award.pdf<br /> |Datum=2025-11-27<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Datei:ISWC_2025_Demo_Award.pdf&diff=43659 2025-11-27T13:04:55Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div></div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3453&diff=43657 2025-11-27T12:55:15Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Yu |ErsterAutorNachname=Yao |FurtherAuthors=Salil Bhatnagar; Markus Mazzola; Vasileios Belagiannis; Igor Gilitschenski; Luigi Palmieri; Simon Razniewski; Marcel Hallgarten }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=AGENTS-LLM: Augmentative GENeration of Challenging Traffic Scenarios with an Agentic LLM Framework |To appear=0 |Year=2025 |Booktitle=IROS }} {{Publikation Details |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Art…“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Yu<br /> |ErsterAutorNachname=Yao<br /> |FurtherAuthors=Salil Bhatnagar; Markus Mazzola; Vasileios Belagiannis; Igor Gilitschenski; Luigi Palmieri; Simon Razniewski; Marcel Hallgarten<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=AGENTS-LLM: Augmentative GENeration of Challenging Traffic Scenarios with an Agentic LLM Framework<br /> |To appear=0<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=IROS<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3452&diff=43655 2025-11-27T12:53:20Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Yujia |ErsterAutorNachname=Hu |FurtherAuthors=Tuan-Phong Nguyen; Shrestha Ghosh; Moritz Müller; Simon Razniewski }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=Introducing GPTKB to the Semantic Web |To appear=0 |Year=2025 |Booktitle=ISWC }} {{Publikation Details |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence }}“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Yujia<br /> |ErsterAutorNachname=Hu<br /> |FurtherAuthors=Tuan-Phong Nguyen; Shrestha Ghosh; Moritz Müller; Simon Razniewski<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=Introducing GPTKB to the Semantic Web<br /> |To appear=0<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=ISWC<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3451&diff=43653 2025-11-27T12:52:17Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Sneha |ErsterAutorNachname=Singhania |FurtherAuthors=Simon Razniewski; Gerhard Weikum }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=L3X: Long Object List Extraction from Long Documents |To appear=0 |Year=2025 |Booktitle=CIKM }} {{Publikation Details |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence }}“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Sneha<br /> |ErsterAutorNachname=Singhania<br /> |FurtherAuthors=Simon Razniewski; Gerhard Weikum<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=L3X: Long Object List Extraction from Long Documents<br /> |To appear=0<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=CIKM<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Simon_Razniewski&diff=43567 2025-11-13T14:52:19Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Simon<br /> |Nachname=Razniewski<br /> |Akademischer Titel=Prof. Dr.<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Professor<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Email=simon.razniewski@tu-dresden.de<br /> |Sekretariat Mail=kaai@tu-dresden.de<br /> |Raum=S12-14, 646B<br /> |Bild=simonrazniewski.jpg<br /> |Info=Simon Razniewski is professor for knowledge-based AI at ScaDS.AI and TU Dresden, where he develops novel methods for extracting and consolidating knowledge from and with language models and knowledge bases.<br /> He was previously a research scientist at the Bosch Center for AI (2023-2024), senior researcher at the Max Planck Institute for Informatics (2017-2021), where he was heading the Knowledge Base Construction and Quality area, and assistant professor at the Free University of Bozen Bolzano¹ (2014-2017). He holds a PhD from the Free University of Bozen-Bolzano (2014), and a Diplom (MSc.) from TU Dresden (2010; not this Dresden). He spent time as visitor at the Max-Planck Institute for Informatics (2016), the University of Queensland (2015), AT&amp;T Labs-Research (2013), the University of California, San Diego (2012), and has previous industrial experience from Globalfoundries (2010) and Siemens IT (2009). He has published &gt;20 papers at premier² conferences in the area of data science and management (and more than 60 papers in total).<br /> |Info EN=Simon Razniewski is professor for knowledge-based AI at ScaDS.AI and TU Dresden, where he develops novel methods for extracting and consolidating knowledge from and with language models and knowledge bases.<br /> He was previously a research scientist at the Bosch Center for AI (2023-2024), senior researcher at the Max Planck Institute for Informatics (2017-2021), where he was heading the Knowledge Base Construction and Quality area, and assistant professor at the Free University of Bozen Bolzano¹ (2014-2017). He holds a PhD from the Free University of Bozen-Bolzano (2014), and a Diplom (MSc.) from TU Dresden (2010; not this Dresden). He spent time as visitor at the Max-Planck Institute for Informatics (2016), the University of Queensland (2015), AT&amp;T Labs-Research (2013), the University of California, San Diego (2012), and has previous industrial experience from Globalfoundries (2010) and Siemens IT (2009). He has published &gt;20 papers at premier² conferences in the area of data science and management (and more than 60 papers in total).<br /> |DBLP=http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/r/Razniewski:Simon<br /> |Google Scholar=https://scholar.google.de/citations?user=ymKWDvoAAAAJ&amp;hl=en<br /> |Alternative URI=https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai/simon-razniewski/<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> |Projekte anzeigen=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Behind_the_Secrets_of_Large_Language_Models_(WS2025)&diff=43402 2025-10-23T13:30:26Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vorlesung |Title=Behind the Secrets of Large Language Models |Research group=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Lecturers=Simon Razniewski; Michael Färber |Term=WS |Year=2025 |SWSLecture=2 |SWSExercise=2 |SWSPractical=0 |Exam type=mündliche Prüfung |Description=This course provides a practical and in-depth understanding of large language models that power modern natural language processing systems. Students will explore the architecture, traini…“</p> <hr /> <div>{{Vorlesung<br /> |Title=Behind the Secrets of Large Language Models<br /> |Research group=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Lecturers=Simon Razniewski; Michael Färber<br /> |Term=WS<br /> |Year=2025<br /> |SWSLecture=2<br /> |SWSExercise=2<br /> |SWSPractical=0<br /> |Exam type=mündliche Prüfung<br /> |Description=This course provides a practical and in-depth understanding of large language models that power modern natural language processing systems. Students will explore the architecture, training methodologies, capabilities, and ethical implications of LLMs. The course combines theoretical knowledge with hands-on experience to equip students with the skills necessary to develop, analyze, and apply LLMs in various contexts. <br /> <br /> Further information is at https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/49022173187?5<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz&diff=42705 2025-08-20T16:14:18Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Alexander<br /> |Nachname=Schulz<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br /> |Ehemaliger=1<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> |Projekte anzeigen=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=CPEC&diff=42704 2025-08-20T16:12:48Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Projekt<br /> |Kurzname=CPEC<br /> |Name=Grundlagen verständlicher Softwaresysteme<br /> |Name EN=Center for Perspicuous Computing<br /> |Beschreibung DE=Der Sonderforschungsbereich 248 '''Grundlagen verständlicher Softwaresysteme''' (Center for Perspicuous Computing, CPEC) zielt darauf ab, die cyber-physikalische Welt für Menschen nachvollziehbar zu gestalten.<br /> <br /> <br /> Computergestützte Systeme treffen zunehmend Entscheidungen, die Auswirkungen auf den Menschen haben. Darum<br /> müssen sie in der Lage sein, dem Menschen zu kommunizieren, wie einzelne Entscheidungen zustande kommen. Der<br /> SFB/Transregio „Grundlagen verständlicher Softwaresysteme – Für eine nachvollziehbare cyber-physische Welt“<br /> widmet sich den wissenschaftlichen Grundlagen nachvollziehbarer Software. Die neu gewonnenen Erkenntnisse werden<br /> in die Entwicklung softwarebasierter Systeme einfließen, die vorhersagbar und nachvollziehbar agieren.<br /> |Beschreibung EN=The Transregional Collaborative Research Centre 248 '''Center for Perspicuous Computing''' (CPEC) aims at enabling comprehension in a cyber-physical world with the human in the loop.<br /> <br /> <br /> From autonomous vehicles to Industry 4.0, from smart homes to smart cities – increasingly computer programs participate in actions and decisions that affect humans. However, our understanding of how these applications interact and what is the cause of a specific automated decision is lagging far behind. With the increase in cyber-physical technology impacting our lives, the consequences of this gradual loss in understanding are becoming severe. Systems lack support for making their behaviour plausible to their users. And even for technology experts it is nowadays virtually impossible to provide scientifically well-founded answers to questions about the exact reasons that lead to a particular decision, or about the responsibility for a malfunctioning. The root cause of the problem is that contemporary systems do not have any built-in concepts to explicate their behaviour. They calculate and propagate outcomes of computations, but are not designed to provide explanations. They are not perspicuous.<br /> <br /> The key to enable comprehension in a cyber-physical world is a science of perspicuous computing, and it is the overarching goal of CPEC to develop the necessary tools and methods to support this. To this end, CPEC brings together researchers from formal methods, artificial intelligence, and human-computer interaction in a closely connected consortium of researchers from TU Dresden, Saarland University, and selected partners at two Max-Planck Institutes and the University of Tübingen.<br /> |Kontaktperson=Raimund Dachselt<br /> |URL=https://perspicuous-computing.science/<br /> |Start=2019/01/01<br /> |Ende=2026/12/31<br /> |Finanziert von=DFG<br /> |Projektstatus=aktiv<br /> |Logo=CPEC-logo.png<br /> |Person=Franz Baader, Christel Baier, Stefan Borgwardt, Markus Krötzsch, Ali Elhalawati, Irina Dragoste, Lukas Gerlach, Stephan Mennicke, Simon Razniewski<br /> |Forschungsgruppe=Algebraische und logische Grundlagen der Informatik, Automatentheorie, Knowledge-aware Artificial Intelligence, Wissensbasierte Systeme<br /> |Partner=Universität des Saarlandes, Max-Planck-Institut für Softwaresysteme, Max-Planck-Institut für Informatik<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Wissensrepräsentation und logisches Schließen<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Abstrakte Argumentation<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Beschreibungslogiken<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Existenzielle Regeln<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Semantische Technologien<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=ScaDS.AI&diff=42703 2025-08-20T16:11:20Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Projekt<br /> |Kurzname=ScaDS.AI<br /> |Name=Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence<br /> |Name EN=Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence<br /> |Beschreibung DE=The Big Data Competence Center ScaDS Dresden/Leipzig -- Competence Center for Scalable Data Services and Solutions is one of two German Big Data Competence Centers that the Federal Ministry of Education and Research (BMBF) is funding since October 2014. ScaDS Dresden/Leipzig implements cooperative research on big data technologies and their interdisciplinary application for a wide range of applications in science and industry. After 4 years of the first phase, ScaDS Dresden/Leipzig was extended in October 2018 for a second phase of 3 years with the goal of further expansion and long-term continuation. The research is running at two locations, Dresden and Leipzig, by the partners Dresden University of Technology, Leipzig University, Max Planck Institute for Molecular Cell Biology and Genetics, Leibniz Institute for Ecological Spatial Planning, Helmholtz Center for Environmental Research, Leipzig and the Helmholtz Center Dresden Rossendorf.<br /> |Beschreibung EN=The Big Data Competence Center ScaDS Dresden/Leipzig -- Competence Center for Scalable Data Services and Solutions is one of two German Big Data Competence Centers that the Federal Ministry of Education and Research (BMBF) is funding since October 2014. ScaDS Dresden/Leipzig implements cooperative research on big data technologies and their interdisciplinary application for a wide range of applications in science and industry. After 4 years of the first phase, ScaDS Dresden/Leipzig was extended in October 2018 for a second phase of 3 years with the goal of further expansion and long-term continuation. The research is running at two locations, Dresden and Leipzig, by the partners Dresden University of Technology, Leipzig University, Max Planck Institute for Molecular Cell Biology and Genetics, Leibniz Institute for Ecological Spatial Planning, Helmholtz Center for Environmental Research, Leipzig and the Helmholtz Center Dresden Rossendorf.<br /> |Kontaktperson=Markus Krötzsch<br /> |URL=https://scads.ai/<br /> |Start=2014/10/01<br /> |Ende=2021/10/01<br /> |Finanziert von=Federal Ministry of Education and Research (BMBF)<br /> |Projektstatus=aktiv<br /> |Logo=scads-logo.png<br /> |Person=Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph, Stefan Ellmauthaler, Larry González, Luisa Herrmann, Lucía Gómez Álvarez, Sergei Obiedkov, Simon Razniewski, Yujia Hu, Luca Giordano<br /> |Forschungsgruppe=Computational Logic, Knowledge-aware Artificial Intelligence, Wissensbasierte Systeme<br /> |Partner=Universität Leipzig<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Wissensrepräsentation und logisches Schließen<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Existenzielle Regeln<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Verstehen natürlicher Sprache<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Formale Begriffsanalyse<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Abstrakte Argumentation<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Nichtmonotones Schließen<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Semantische Technologien<br /> }}<br /> {{Forschungsgebiet Auswahl<br /> |Forschungsgebiet=Beschreibungslogiken<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=GPTKB&diff=42702 2025-08-20T16:08:54Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Projekt<br /> |Kurzname=GPTKB<br /> |Name=GPTKB<br /> |Beschreibung EN=GPTKB is a large general-domain knowledge base (KB) built entirely from a large language model (LLM). It demonstrates the feasibility of large-scale KB construction from LLMs, while highlighting specific challenges arising around entity recognition, entity and property canonicalization, and taxonomy construction.<br /> |Kontaktperson=Simon Razniewski<br /> |URL=https://gptkb.org<br /> |Start=2024<br /> |Projektstatus=aktiv<br /> |Logo=GPTKB.jpg<br /> |Person=Simon Razniewski, Yujia Hu, Luca Giordano, Tuan-Phong Nguyen, Shrestha Ghosh, Moritz Müller<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=GPTKB&diff=42700 2025-08-20T16:07:24Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Projekt |Kurzname=GPTKB |Name=GPTKB |Beschreibung EN=GPTKB is a large general-domain knowledge base (KB) built entirely from a large language model (LLM). It demonstrates the feasibility of large-scale KB construction from LLMs, while highlighting specific challenges arising around entity recognition, entity and property canonicalization, and taxonomy construction. |Kontaktperson=Simon Razniewski, Yujia Hu, Luca Giordano |URL=https://gptkb.org |Projekts…“</p> <hr /> <div>{{Projekt<br /> |Kurzname=GPTKB<br /> |Name=GPTKB<br /> |Beschreibung EN=GPTKB is a large general-domain knowledge base (KB) built entirely from a large language model (LLM). It demonstrates the feasibility of large-scale KB construction from LLMs, while highlighting specific challenges arising around entity recognition, entity and property canonicalization, and taxonomy construction.<br /> |Kontaktperson=Simon Razniewski, Yujia Hu, Luca Giordano<br /> |URL=https://gptkb.org<br /> |Projektstatus=aktiv<br /> |Logo=GPTKB.jpg<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Datei:GPTKB.jpg&diff=42699 2025-08-20T16:07:10Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div></div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Knowledge-aware_Artificial_Intelligence&diff=42463 2025-06-06T08:43:59Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Forschungsgruppe<br /> |Name EN=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Kurzname=KAAI<br /> |Beschreibung DE=Die KAAI-Gruppe entwickelt neuartige Methoden zur Generierung, Extraktion und Konsolidierung von Wissen aus, für und mit Texten, Sprachmodellen (LLMs) und Wissensbanken (KBs).<br /> <br /> Weitere Information finden sich auf der [https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai/ Webseite] der Forschungsgruppe Knowledge-aware Artificial Intelligence.<br /> |Beschreibung EN=The KAAI group develops develops novel methods for generating, extracting and consolidating knowledge from, for and with text, language models (LLMs) and knowledge bases (KBs).<br /> <br /> Further information can be found on the [https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai/ web site] of the research group.<br /> |Forschungsgruppenleiter=Simon Razniewski<br /> |Sekretariat Mail=kaai@tu-dresden.de<br /> |Bild=KAAI-Logo-minimal.png<br /> |Logo=KAAI-Logo-minimal2.png<br /> |Ehemalige Forschungsgruppe=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Knowledge-aware_Artificial_Intelligence&diff=42462 2025-06-06T08:43:27Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Forschungsgruppe<br /> |Name EN=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Kurzname=KAAI<br /> |Beschreibung DE=Die KAAI-Gruppe entwickelt neuartige Methoden zur Generierung, Extraktion und Konsolidierung von Wissen aus, für und mit Texten, Sprachmodellen (LLMs) und Wissensbanken (KBs).<br /> <br /> Weitere Information finden sich auf der [https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai/ Webseite] der Forschungsgruppe Knowledge-aware Artificial Intelligence.<br /> |Beschreibung EN=The KAAI group develops develops novel methods for generating, extracting and consolidating knowledge from, for and with text, language models (LLMs) and knowledge bases (KBs).<br /> <br /> Further information can be found on the [https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai/ web site] of the research group.<br /> |Forschungsgruppenleiter=Simon Razniewski<br /> |Sekretariat Mail=kaai@tu-dresden.de<br /> |Bild=KAAI-Logo-minimal.png<br /> |Logo=KAAI-Logo-minimal2.png<br /> |Externe Seite=https://scads.ai/kaai<br /> |Ehemalige Forschungsgruppe=0<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Datei:KAAI-Logo-minimal2.png&diff=42461 2025-06-06T08:43:12Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div></div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Datei:KAAI-Logo-minimal.png&diff=42460 2025-06-06T08:42:15Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div></div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3413&diff=42393 2025-05-18T21:08:32Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Valentin<br /> |ErsterAutorNachname=Knappich<br /> |FurtherAuthors=Anna Hätty; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=PAP2PAT: Benchmarking Outline-Guided Long-Text Patent Generation with Patent-Paper Pairs<br /> |To appear=1<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=Findings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL Findings)<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Link=https://arxiv.org/abs/2410.07009<br /> |Projekt=ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3414&diff=42391 2025-05-18T21:07:40Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Yujia |ErsterAutorNachname=Hu |FurtherAuthors=Tuan-Phong Nguyen; Shrestha Ghosh; Simon Razniewski }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=Enabling LLM Knowledge Analysis via Extensive Materialization |To appear=0 |Year=2025 |Booktitle=Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) }} {{Publikation Details |Link=https://arxiv.org/pdf/2411.04920? |Projekt=ScaDS.AI |Forschungsgruppe=Knowled…“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Yujia<br /> |ErsterAutorNachname=Hu<br /> |FurtherAuthors=Tuan-Phong Nguyen; Shrestha Ghosh; Simon Razniewski<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=Enabling LLM Knowledge Analysis via Extensive Materialization<br /> |To appear=0<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Link=https://arxiv.org/pdf/2411.04920?<br /> |Projekt=ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Inproceedings3413&diff=42389 2025-05-18T21:03:52Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Valentin |ErsterAutorNachname=Knappich |FurtherAuthors=Anna Hätty; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=PAP2PAT: Benchmarking Outline-Guided Long-Text Patent Generation with Patent-Paper Pairs |To appear=1 |Year=2025 |Booktitle=Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) }} {{Publikation Details |Link=https://arxiv.org/abs/2410.07009 |Projekt=…“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Valentin<br /> |ErsterAutorNachname=Knappich<br /> |FurtherAuthors=Anna Hätty; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=PAP2PAT: Benchmarking Outline-Guided Long-Text Patent Generation with Patent-Paper Pairs<br /> |To appear=1<br /> |Year=2025<br /> |Booktitle=Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Link=https://arxiv.org/abs/2410.07009<br /> |Projekt=ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Angele_Helies&diff=42383 2025-05-18T21:01:18Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Angele |Nachname=Helies |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Sekretärin |Ehemaliger=0 |Email=kaai@tu-dresden.de |Publikationen anzeigen=1 |Abschlussarbeiten anzeigen=1 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Angele<br /> |Nachname=Helies<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Sekretärin<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Email=kaai@tu-dresden.de<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Luca_Giordano&diff=42377 2025-05-18T21:00:03Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Luca |Nachname=Giordano |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter |Ehemaliger=0 |Publikationen anzeigen=1 |Abschlussarbeiten anzeigen=1 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Luca<br /> |Nachname=Giordano<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Yujia_Hu&diff=42371 2025-05-18T20:57:51Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Yujia |Nachname=Hu |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter |Ehemaliger=0 |Publikationen anzeigen=1 |Abschlussarbeiten anzeigen=1 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Yujia<br /> |Nachname=Hu<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Large_Language_Models_and_Knowledge-aware_AI_(2025_Seminar)_(SS2025)&diff=41988 2025-03-09T05:41:21Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Vorlesung<br /> |Title=Seminar Large Language Models and Knowledge-aware AI<br /> |Research group=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Lecturers=Simon Razniewski<br /> |Term=SS<br /> |Year=2025<br /> |SWSLecture=0<br /> |SWSExercise=2<br /> |SWSPractical=0<br /> |Exam type=Hausarbeit, Referat<br /> |Description=This seminar discusses advanced topics at the interface of LLMs and KAAI. It is a block seminar and will take place on two consecutive days in the summer term 2025.<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Techreport3054/en&diff=41987 2025-03-09T05:39:47Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Techreport3054</p> <hr /> <div>#REDIRECT [[Techreport3054]]</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Large_Language_Models_and_Knowledge-aware_AI_(2025_Seminar)_(SS2025)/en&diff=41985 2025-03-09T05:35:57Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Large Language Models and Knowledge-aware AI (2025 Seminar) (SS2025)</p> <hr /> <div>{{Vorlesung/en}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Large_Language_Models_and_Knowledge-aware_AI_(2025_Seminar)_(SS2025)&diff=41984 2025-03-09T05:35:57Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vorlesung |Title=Large Language Models and Knowledge-aware AI (2025 Seminar) |Research group=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Lecturers=Simon Razniewski |Term=SS |Year=2025 |SWSLecture=0 |SWSExercise=2 |SWSPractical=0 |Exam type=Hausarbeit, Referat |Description=This seminar discusses advanced topics at the interface of LLMs and KAAI. It is a block seminar and will take place on two consecutive days in the summer term 2025. }}“</p> <hr /> <div>{{Vorlesung<br /> |Title=Large Language Models and Knowledge-aware AI (2025 Seminar)<br /> |Research group=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Lecturers=Simon Razniewski<br /> |Term=SS<br /> |Year=2025<br /> |SWSLecture=0<br /> |SWSExercise=2<br /> |SWSPractical=0<br /> |Exam type=Hausarbeit, Referat<br /> |Description=This seminar discusses advanced topics at the interface of LLMs and KAAI. It is a block seminar and will take place on two consecutive days in the summer term 2025.<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz/Abschlussarbeiten/en&diff=41983 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Alexander Schulz</p> <hr /> <div>{{Vorlage:Abschlussarbeiten nach Betreuer|{{#rel2abs:../..}}|langsuffix=/en}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz/Abschlussarbeiten&diff=41982 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Alexander Schulz</p> <hr /> <div>{{Vorlage:Abschlussarbeiten nach Betreuer|{{#rel2abs:..}}}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz/Publikationen/en&diff=41981 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Alexander Schulz</p> <hr /> <div>{{Vorlage:Wiki Seite Veröffentlichungen nach Author|{{#rel2abs:../..}}|langsuffix=/en}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz/Publikationen&diff=41980 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Alexander Schulz</p> <hr /> <div>{{Vorlage:Wiki Seite Veröffentlichungen nach Author|{{#rel2abs:..}}}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz/en&diff=41979 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Alexander Schulz</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter/en}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Alexander_Schulz&diff=41978 2025-03-09T05:16:38Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Alexander |Nachname=Schulz |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter |Ehemaliger=0 |Publikationen anzeigen=1 |Abschlussarbeiten anzeigen=1 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Alexander<br /> |Nachname=Schulz<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Knowledge-aware_Artificial_Intelligence_or_How_to_Rock_Your_CS@TUD_Studies_with_chatGPT&diff=40370 2024-10-22T08:17:35Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Veranstaltung<br /> |Titel EN=Inaugural Lecture: Knowledge-aware Artificial Intelligence or How to Rock Your CS@TUD Studies with chatGPT<br /> |Beschreibung EN=In the first part of this inaugural lecture, I will provide an overview of the field of knowledge-aware artificial intelligence, with a focus on two pillars of AI knowledge, knowledge graphs (KGs) and large language models (LLMs). The second part will highlight key areas of my research, including knowledge estimation, knowledge extraction, and commonsense knowledge.<br /> I will also provide a recipe for successfully completing CS studies at TUD with chatGPT<br /> |Veranstaltungsart=Vortrag<br /> |Start=2024/10/22 16:40:00<br /> |Ende=2024/10/22 17:40:00<br /> |Raum=APB E023<br /> |Vortragender=Simon Razniewski<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |In News anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Knowledge-aware_Artificial_Intelligence_or_How_to_Rock_Your_CS@TUD_Studies_with_chatGPT/en&diff=40369 2024-10-22T08:16:32Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Knowledge-aware Artificial Intelligence or How to Rock Your CS@TUD Studies with chatGPT</p> <hr /> <div>{{Veranstaltung/en}}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Knowledge-aware_Artificial_Intelligence_or_How_to_Rock_Your_CS@TUD_Studies_with_chatGPT&diff=40368 2024-10-22T08:16:32Z

<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Veranstaltung |Titel EN=Knowledge-aware Artificial Intelligence or How to Rock Your CS@TUD Studies with chatGPT |Beschreibung EN=In the first part of this talk, I will provide an overview of the field of knowledge-aware artificial intelligence, with a focus on two pillars of AI knowledge, knowledge graphs (KGs) and large language models (LLMs). The second part will highlight key areas of my research, including knowledge estimation, knowledge extraction,…“</p> <hr /> <div>{{Veranstaltung<br /> |Titel EN=Knowledge-aware Artificial Intelligence or How to Rock Your CS@TUD Studies with chatGPT<br /> |Beschreibung EN=In the first part of this talk, I will provide an overview of the field of knowledge-aware artificial intelligence, with a focus on two pillars of AI knowledge, knowledge graphs (KGs) and large language models (LLMs). The second part will highlight key areas of my research, including knowledge estimation, knowledge extraction, and commonsense knowledge.<br /> I will also provide a recipe for successfully completing CS studies at TUD with chatGPT<br /> |Veranstaltungsart=Vortrag<br /> |Start=2024/10/22 16:40:00<br /> |Ende=2024/10/22 17:40:00<br /> |Raum=APB E023<br /> |Vortragender=Simon Razniewski<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |In News anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Simon_Razniewski&diff=40332 2024-10-18T13:06:40Z

<p>Simon Razniewski: </p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Simon<br /> |Nachname=Razniewski<br /> |Akademischer Titel=Prof. Dr.<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Professor<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Email=simon.razniewski@tu-dresden.de<br /> |Sekretariat Mail=kaai@tu-dresden.de<br /> |Raum=S12-14, 646B<br /> |Bild=simonrazniewski.jpg<br /> |Info=Simon Razniewski is professor for knowledge-based AI at ScaDS.AI and TU Dresden, where he develops novel methods for extracting and consolidating knowledge from and with language models and knowledge bases.<br /> He was previously a research scientist at the Bosch Center for AI (2023-2024), senior researcher at the Max Planck Institute for Informatics (2017-2021), where he was heading the Knowledge Base Construction and Quality area, and assistant professor at the Free University of Bozen Bolzano¹ (2014-2017). He holds a PhD from the Free University of Bozen-Bolzano (2014), and a Diplom (MSc.) from TU Dresden (2010; not this Dresden). He spent time as visitor at the Max-Planck Institute for Informatics (2016), the University of Queensland (2015), AT&amp;T Labs-Research (2013), the University of California, San Diego (2012), and has previous industrial experience from Globalfoundries (2010) and Siemens IT (2009). He has published &gt;20 papers at premier² conferences in the area of data science and management (and more than 60 papers in total).<br /> |Info EN=Simon Razniewski is professor for knowledge-based AI at ScaDS.AI and TU Dresden, where he develops novel methods for extracting and consolidating knowledge from and with language models and knowledge bases.<br /> He was previously a research scientist at the Bosch Center for AI (2023-2024), senior researcher at the Max Planck Institute for Informatics (2017-2021), where he was heading the Knowledge Base Construction and Quality area, and assistant professor at the Free University of Bozen Bolzano¹ (2014-2017). He holds a PhD from the Free University of Bozen-Bolzano (2014), and a Diplom (MSc.) from TU Dresden (2010; not this Dresden). He spent time as visitor at the Max-Planck Institute for Informatics (2016), the University of Queensland (2015), AT&amp;T Labs-Research (2013), the University of California, San Diego (2012), and has previous industrial experience from Globalfoundries (2010) and Siemens IT (2009). He has published &gt;20 papers at premier² conferences in the area of data science and management (and more than 60 papers in total).<br /> |DBLP=http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/r/Razniewski:Simon<br /> |Google Scholar=https://scholar.google.de/citations?user=ymKWDvoAAAAJ&amp;hl=en<br /> |Alternative URI=https://scads.ai/about-us/ai-professorships/kaai<br /> |Publikationen anzeigen=1<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=1<br /> }}</div>

Simon Razniewski https://iccl.inf.tu-dresden.de/w/index.php?title=Thomas_Bruderrek/en&diff=40330 2024-10-18T13:04:19Z

<p>Simon Razniewski: Page created automatically by parser function on page Thomas Bruderrek</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter/en}}</div>

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<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Mitarbeiter |Vorname=Thomas |Nachname=Bruderrek |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence |Stellung=Sekretär |Ehemaliger=0 |Email=kaai@tu-dresden.de |Publikationen anzeigen=0 |Abschlussarbeiten anzeigen=0 }}“</p> <hr /> <div>{{Mitarbeiter<br /> |Vorname=Thomas<br /> |Nachname=Bruderrek<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> |Stellung=Sekretär<br /> |Ehemaliger=0<br /> |Email=kaai@tu-dresden.de<br /> |Publikationen anzeigen=0<br /> |Abschlussarbeiten anzeigen=0<br /> }}</div>

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<p>Simon Razniewski: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Publikation Erster Autor |ErsterAutorVorname=Timo Pierre |ErsterAutorNachname=Schrader |FurtherAuthors=Lukas Lange; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich }} {{Inproceedings |Referiert=1 |Title=QUITE: Quantifying Uncertainty in Natural Language Text in Bayesian Reasoning Scenarios |To appear=0 |Year=2024 |Month=November |Booktitle=EMNLP }} {{Publikation Details |Download=Quite.pdf |Link=https://www.arxiv.org/abs/2410.10449 |Projekt=ScaDS.AI |Forschungsgr…“</p> <hr /> <div>{{Publikation Erster Autor<br /> |ErsterAutorVorname=Timo Pierre<br /> |ErsterAutorNachname=Schrader<br /> |FurtherAuthors=Lukas Lange; Simon Razniewski; Annemarie Friedrich<br /> }}<br /> {{Inproceedings<br /> |Referiert=1<br /> |Title=QUITE: Quantifying Uncertainty in Natural Language Text in Bayesian Reasoning Scenarios<br /> |To appear=0<br /> |Year=2024<br /> |Month=November<br /> |Booktitle=EMNLP<br /> }}<br /> {{Publikation Details<br /> |Download=Quite.pdf<br /> |Link=https://www.arxiv.org/abs/2410.10449<br /> |Projekt=ScaDS.AI<br /> |Forschungsgruppe=Knowledge-aware Artificial Intelligence<br /> }}</div>

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