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# Flash-Talks

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Einmal im Semester wollen wir im Rahmen des Institutskolloquiums allen Interessierten die aktuell laufenden Forschungsarbeiten am Institut für Informatik vorstellen.
Das soll in einem besonderen Format passieren: den Flash-Talks.
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In Flash-Talks können die Vortragenden in Kürze
zeigen, woran sie zur Zeit arbeiten und forschen.
Die DoktorandInnen, PostDocs sowie die Mitarbeitenden und Professoren sind aufgerufen, sich mit Vorträgen zu beteiligen.
Gleiches gilt auch für Master- und Bachelor-Studierende,
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die in die Forschung der Arbeitsgruppen (HiWi, Abschlussarbeiten, Forschungsprojekte) einbezogen sind. Im Anschluss soll es Gelegenheit zu Gesprächen geben.
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- **Nächster Termin: Donnerstag 23.1.2020 16.00-18.00 Uhr**
- **Raum: 3.31**
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- **Deadline für Vortragsanmeldung: Mittwoch 8.1.2020**  
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    Format für Flash-Talks
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   <li>etwa 5 Minuten Vortrag + 2 Minuten</li>
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   <li> Vortragssprache wenn möglich Englisch</li>
  </ul>
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    Anmeldung und Einreichung eines Flash-Talks
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   <li>Im <a href="https://gitlab.informatik.uni-halle.de/hinnebur/flashtalks">Flashtalks-Projekt</a> im Gitlab mit LDAP-Account einloggen.</li>
   <li>Datei <b>README.md</b> editieren. Es gibt erstmal 10 Slots.</li>
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   <li>Bis 8.1.2020 für die Anmeldung einfach die Felder eines freien Slots ausfüllen und Merge-Request abschicken.</li>
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   <li>Bis 23.1.2020 12 Uhr, PDF-Datei mit Flash-Talk im git hochladen.</li>
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  </ol>
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## Flash-Talk Programm, Do. 23.1.2020, 16.00 Uhr
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- **Eröffnung**


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1. **Maik Fröbe**, Big Data Analytics  
  **Hidden Oversampling in Learning-to-Rank**  
  The machine learning approaches to solve the problem of ranking in search engines rely on vast amounts of training data. Those training datasets contain duplicated documents that are unexpected in subsequent machine learning algorithms. We investigate the impact of that "hidden oversampling" to the produced rankings of the search engine.
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2. **Alexander Bondarenko**, Big Data Analytics  
  **Comparative Web Search Questions**  
  Users ask comparative questions, i.e., questions asking to compare different items, not only on community question answering platforms like Yahoo! Answers, Quora, or StackExchange, but also submit as queries to search engines. Responses to such questions might be quite different from the simple ''ten blue links'' and could, for example, aggregate pros and cons of the different options as direct answers. We analyze such questions and propose methods to answering them.
3. **Ekaterina Shirshakova**, Big Data Analytics  
  **Same Side Stance Classification**  
  In recent years, the popularity of social media and online discussions has lead to a rise of pro and con argumentation for various topics. Still, since not all contributions in such online discussions clearly indicate a stance or polarity of the contribution, automatically identifying some post's stance (in social media platforms, etc.) could help readers quickly get an overview of a discussion similar to debating portals with pro/con arguments.
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4. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
5. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
6. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
7. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
8. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
9. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.
10. **Name**, Arbeitsgruppe  
  **Vortragstitel**  
  Inhaltliche Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen, wenn möglich in Englisch.