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PROCESAMIENTO MASIVO DE TEXTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA GESTION DE LA I...

PROCESAMIENTO MASIVO DE TEXTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA GESTION DE LA INVESTIGACION Y LA FORMACION EN LA UNIVERSIDAD EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA APLICACION DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PNL) Y APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) PARA EL ANALISIS DE GRANDES COLECCIONES DOCUMENTALES PARA EL ENTORNO UNIVERSITARIO, EN DOS CASOS DE U... ver más

01/01/2021

UC3M

216K€

Presupuesto del proyecto: 216K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UC3M

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 216K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA APLICACION DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PNL) Y APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) PARA EL ANALISIS DE GRANDES COLECCIONES DOCUMENTALES PARA EL ENTORNO UNIVERSITARIO, EN DOS CASOS DE USO: (1) EL EMPAREJAMIENTO ENTRE INVESTIGADORES Y CONVOCATORIAS DE FINANCIACION, Y (2) EL ANALISIS DE LA OFERTA DE EMPLEO EN LOS PORTALES DE EMPLEO ONLINE, Y SU ADECUACION CON LA OFERTA ACADEMICA DE LAS INSTITUCIONES UNIVERSITARIAS Y DE CUALIFICACION PROFESIONAL EN ESPAÑA. LOS CASOS DE USO SE CENTRARAN EN EL ENTORNO DE LA UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.PARA CUMPLIR CON EL OBJETIVO PRINCIPAL, CO-CREAREMOS E IMPLEMENTAREMOS UNA PLATAFORMA SOFTWARE QUE PERMITIRA LA TRANSFORMACION DIGITAL Y LA AUTOMATIZACION DE ALGUNOS PROCEDIMIENTOS QUE AHORA SON ALTAMENTE MANUALES, AYUDANDO A LOS EXPERTOS EN SU TRABAJO DIARIO Y MAXIMIZANDO EL RENDIMIENTO DE SU TRABAJO. LA TRANSFORMACION DE ESTOS PROCEDIMIENTOS PRESENTA VENTAJAS ADICIONALES:1. AUMENTAR LA COBERTURA DEL ANALISIS EXPERTO, PERMITIENDO EL USO DE GRANDES FUENTES DE DATOS2. ENCONTRAR RELACIONES INESPERADAS OCULTAS EN LOS DATOS3. INCREMENTAR SISTEMATICAMENTE LA EFICIENCIA Y VELOCIDAD DE LOS PROCESOS DE ANALISISLA ARQUITECTURA DE LA PLATAFORMA DE SOFTWARE TENDRA TRES COMPONENTES PRINCIPALES:- SUBSISTEMA DE INGESTA DE DATOS: CUYO OBJETIVO ES LA INGESTA DE FUENTES DE DATOS, PRINCIPALMENTE ARTICULOS, PROYECTOS Y PATENTES DE INVESTIGADORES DE LA UC3M, CONVOCATORIAS DE INVESTIGACION, OFERTAS DE EMPLEO PUBLICADAS EN WEB, Y PLANES DE ESTUDIOS UNIVERSITARIOS. COMPRENDE ADEMAS EL PREPROCESADO DE DOCUMENTOS.- SUBSISTEMA DE CALCULO DE MODELOS: UNA COLECCION DE ALGORITMOS DE ML Y GRAFOS PARA INFERIR RELACIONES SEMANTICAS ENTRE DOCUMENTOS, INVESTIGADORES Y CONVOCATORIAS DE INVESTIGACION, ASI COMO ENTRE PERFILES LABORALES Y/O TITULOS UNIVERSITARIOS. LA MAYORIA DE LAS TAREAS DE INVESTIGACION ESTAN VINCULADAS A ESTE MODULO.- SUBSISTEMA DE HERRAMIENTAS DE USUARIO, PARA EXPLOTAR LOS MODELOS Y DISTANCIAS SEMANTICAS.EL PROYECTO IMPLICARA LA INGESTA DE COLECCIONES MASIVAS DE TEXTOS, LA OPTIMIZACION DE MODELOS DE TOPICOS BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO, EL ANALISIS DE INVESTIGADORES Y GRUPOS DE INVESTIGACION A PARTIR DE SU PRODUCCION, LA MEDICION DEL AJUSTE DE LA PRODUCCION INVESTIGADORA CON EL CONTENIDO DE LAS CONVOCATORIAS DE FINANCIACION, Y LA MEDICION AUTOMATICA DEL AJUSTE DE LOS PLANES DE ESTUDIO DE LAS UNIVERSIDADES A LA OFERTA LABORAL.SE ABORDARAN TRES GRANDES RETOS DE INVESTIGACION:1. VALIDACION DE MODELOS DE TOPICOS: DISEÑO DE METODOS PARA SELECCIONAR UN MODELO DE TOPICOS PARA UNA TAREA DETERMINADA, A PARTIR DE UNA COLECCION DE MODELOS CLASICOS (BASADOS EN LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA)) Y MODELOS NO CLASICOS (BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO Y TRANSFORMERS).2. VALIDACION DE DISTANCIAS SEMANTICAS: SELECCION DE LA METRICA ADECUADA PARA ESTIMAR CON PRECISION LA SIMILITUD SEMANTICA ENTRE DOCUMENTOS O INVESTIGADORES3. HETEROGENEIDAD: PARA ADAPTAR MODELOS DE TOPICOS AVANZADOS AL TRATAMIENTO DE COLECCIONES DOCUMENTALES HETEROGENEASEL PROYECTO INCLUYE LA IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA DE SOPORTE PARA LA OTRI, CO-CREADO POR LOS USUARIOS FINALES MEDIANTE UNA METODOLOGIA AGIL DE DESARROLLO SW, Y SU PUESTA EN PRODUCCION EN UC3M. POR LO TANTO, CONSTITUYE UNA OPORTUNIDAD DECISIVA PARA QUE LA UC3M TRANSFIERA RESULTADOS DE INVESTIGACION DE VANGUARDIA A LA TRANSFORMACION DIGITAL DE ALGUNAS OPERACIONES DE LA UNIVERSIDAD INTENSIVAS EN RECURSOS HUMANOS. ROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL\METODOLOGIA AGIL\APRENDIZAJE AUTOMATICO\SISTEMAS DE INFORMACION\DISTANCIAS SEMANTICAS\APRENDIZAJE PROFUNDO\AJUSTE\MODELADO DE TOPICOS

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