Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | SEMANTIC INFORMATION EXTRACTION |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | SEMANTIC INFORMATION EXTRACTION |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L’elaborazione del linguaggio naturale(NLP) è un settore dell’intelligenza artificiale che si occupa del trattamento automatico (ovvero mediante un calcolatore elettronico) delle informazioni espresse in linguaggio naturale al fine di comprenderne il significato. A causa dell’ambiguità intrinseca che caratterizza un qualsiasi linguaggio umano, tale processo automatico risulta essere un’attività particolarmente complessa che include una varietà di sotto-attività, tra cui la cosiddetta estrazione automatica di informazioni, il cui scopo è quello di studiare come estrarre in modo automatico informazioni strutturate a partire da documenti digitali non strutturati. Lo studio di modelli e tecniche per estrarre con elevata precisione informazioni strutturate a partire da documenti non strutturati (es.pdf) è una sfida ancora aperta.L’obiettivo di questo assegno è quello di raffinare e potenziare modelli e tecniche esistenti per migliorare il processo di estrazione automatica. |
| Descrizione sintetica in inglese | Natural Language Processing (NLP) is a field of artificial intelligence dealing with the automatic process (i.e., through a computer) of information expressed in natural language in order to understand its meaning. Due to the intrinsic ambiguity characterizing any human language, such an automatic process is a particularly complex task that embraces a variety of sub-activities, including the so-called automatic information extraction, the main purpose of which is to study how to extract automatically structured information from unstructured digital documents. The study of models and techniques to extract with high precision structured information from unstructured documents (e.g., pdf) is still an open challenge. The ultimate goal of this research is to refine and enhance existing models and techniques to improve the automatic extraction process. |
| Data del bando | 14/07/2017 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 23593.36 |
| Periodicità | MENSILE |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| 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.unical.it/portale/concorsi/view_bando.cfm?Q_BAN_ID=5604&Q_COMM= |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 23593.36 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNICAL |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | COSENZA |
| Codice postale | 87036 |
| Indirizzo | via a. manzoni, 150 |
| Sito web | http://www.unical.it/portale/ |
| alessia.cosentino@unical.it | |
| Telefono | 0984496494 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 03/08/2017 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |