Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Modelli computazionali della (a)grammaticalità |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Computational models of (un)grammaticality |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto si propone di verificare l’ipotesi dell’innatismo linguistico, analizzando le condizioni in cui vari modelli linguistici computazionali, che non hanno sicuramente nulla di innato, sono in grado di simulare i giudizi linguistici umani di grammaticalità e altri parametri suggeriti dalla teoria della grammatica. Il compito specifico che l’assegnista dovrà affrontare, sarà la implementazione di modelli linguistici basati sulla analisi di corpora tramite reti neurali ricorrenti o altre tecnologie. Una volta addestrato, al modello verranno fornite espressioni agrammaticali di vario tipo e si valuterà se ed in che misura il modello sia in grado di riconoscere tali agrammaticalità. Questi risultati verranno poi sistematicamente confrontati con quelli ottenuti testando esseri umani. L’ assegnista dovrà inoltre dare un contributo su altri aspetti del progetto TREiL, in particolare, l’estrazione automatica di profili prosodici da campioni di linguaggio orale |
| Descrizione sintetica in inglese | The goal of the project is to investigate the hypothesis that part of the language faculty is innate, looking at the conditions in which corpus-trained computational language models, whose `knowledge’ is undoubtedly not innate, are able to approximate human grammaticality judgements and other parameters put forth by the theory of Universal Grammar. The main task the fellow should address is to implement corpus-based language models using recurrent neural network or other technologies. Once trained, the model will be fed artificially produced ungrammatical data of various sorts and tested to see if and in which conditions such ungrammaticality can be detected. These results will then be systematically compared to grammaticality rating given by humans to the same cases. The fellow should contribute to other tasks within the general TREiL project, in particular, working on the automatic extraction of prosodic cues from oral texts |
| Data del bando | 24/05/2017 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.cimec.unitn.it/node/5/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
a)Possesso del titolo accademico di dottore di ricerca in informatica, linguistica computazionale, neuroscienze cognitive o aree affini, conseguito presso una università italiana o una istituzione universitaria stranierA;. b)possesso di curriculum scientifico - professionale idoneo per lo svolgimento dell'attività di ricerca descritta nell’art.1; p. es. esperienza con reti neurali, modelli computazionali di fenomeni linguistici; c)ottime conoscenze di programmazione. Esperienza con Python, Java e strumenti per programmazione di reti neurali tale da poter programmare nuovi modelli autonomamente; d)esperienza avanzata documentata da pubblicazioni (almeno un articolo su riviste scientifiche o atti di convegni internazionali con peer-review) sulla analisi di dati linguistici anche orali; e)conoscenza a livello avanzato della lingua inglese |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
a)Ph.D. in computer science, computational linguistics, cognitive neuroscience or related discipline is requested, awarded by an Italian university or a foreign one; b)appropriate scientific and professional experience required to carry out the research described in article 1; e.g. experience in neural network and computational models of linguistic phenomena; c)excellent programming skills. Sufficient experience with Python, Java and neural network development tools to be able to develop new models completely autonomously; d)excellent experience (documented by at least one publication in a peer-reviewed journals or conference proceedings) in the analysis of oral language; e)excellent English language skills |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
La selezione tenderà ad accertare la preparazione, l’esperienza e l’attitudine alla ricerca dei candidati. Essa consisterà: -nella valutazione del curriculum scientifico - professionale e dei titoli presentati; -in un eventuale colloquio orale concernente la discussione del programma di ricerca e dei titoli, con approfondimento degli argomenti di rilievo scientifico per il programma di ricerca descritto. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) |
The selection process is intended to assess the applicant’s previous education, experience and approach to research. It will consist in: •the assessment of the professional and scientific CV and the submitted qualifications; •a potential interview on the research program and qualifications, with specific focus on the main scientific topics related to the research program described in art. 1. of this Call. |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Trento |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trento |
| Codice postale | 38122 |
| Indirizzo | Via Calepina, 14 |
| Sito web | http://www.unitn.it |
| cimec@unitn.it | |
| Telefono | +39 0464 808693 - 0461 283082 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | Fp7/Other |
|---|
| Data di scadenza del bando | 13/06/2017 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | http://www.cimec.unitn.it/node/5/ |