Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Analisi con metodi quantitativi di serie televisive di genere medical. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Analysis using quantitative methods of medical television series. |
| Campo principale della ricerca | Arts |
| Sottocampo della ricerca | Performing arts |
| Settore Concorsuale | 10 - Scienze dell'antichità, filologico-letterarie e storico-artistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il lavoro dell’assegnista di ricerca verrà prevalentemente svolto nell’ambito del progetto PRIN 2020 Narrative Ecosystem Analysis and Development framework (NEAD framework). Un approccio sistemico al prodotto seriale contemporaneo. Il caso del medical drama. L’assegnista di ricerca dovrà occuparsi dello studio del materiale video relativo al corpus del progetto per effettuare le seguenti analisi: - segmentazione automatica - riconoscimento automatico dei personaggi - diarization: attribuzione del parlato a ciascuno personaggio - attribuzione automatica di label predisposte nell’ambito del progetto Le analisi saranno svolte su un corpus costituito da serie TV medical statunitensi, italiane e cinesi. Il progetto di per sé possiede una forte valenza formativa per l’assegnista, che utilizzerà strumenti di analisi quantitativa e metodi computazionali di machine learning e deep learning, lavorando a stretto contatto con esperti di NLP e information retrieval da corpora testuali. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research fellow's work will be carried out under the PRIN 2020 project Narrative Ecosystem Analysis and Development framework (NEAD framework). A systems approach to contemporary serial product. The case of medical drama. The research fellow will have to deal with the study of the video material related to the project corpus in order to carry out the following analyses: - automatic segmentation; - automatic character recognition; - diarization, i.e., attribution of speech to each of the characters; - automatic attribution of labels set up as part of the project. The analyses will be conducted on a corpus consisting of U.S., Italian and Chinese medical TV series. The project in itself possesses a strong training value for the fellow, who will use quantitative analysis tools and computational methods of machine learning and deep learning, working closely with experts in NLP and information retrieval from textual corpuses. |
| Data del bando | 14/12/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DELLE ARTI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| bruno.soro@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 09/02/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |