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...
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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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