| Processo: | 18/11367-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Vigência (Início): | 01 de agosto de 2018 |
| Vigência (Término): | 31 de dezembro de 2019 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Helena de Medeiros Caseli |
| Beneficiário: | João Gabriel Melo Barbirato |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Processamento de linguagem natural Visão computacional Aprendizado computacional Representação semântica Notícia Mídias sociais |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Alinhamento texto-imagem | Aprendizado de Máquina | Descrição de imagem | Processamento de Linguagem Natural | Visão Computacional | Procesamento de Linguagem Natural, Visão Computacional |
Resumo A quantidade de conteúdos produzidos, hoje, na internet e nas redes sociais faz aumentar cada vez mais a demanda por sistemas automáticos capazes de processá-los e transformá-lo sem informação. De especial interesse para este projeto são as notícias de jornais online produzidas e disponibilizadas massivamente na internet. Para facilitar o entendimento da notícia e da imagem que a acompanha, este projeto propõe a geração de descrições para regiões específicas da imagem tendo como base: (1) o alinhamento explicitamente definido entre o texto e a imagem da notícia e (2) as informações semânticas presentes no texto. Para tanto, pretende-se utilizar um alinhador texto-imagem desenvolvido em (VELTRONI, 2018) e a Abstract Meaning Representation (AMR) de (BANARESCU et al., 2013). Esta proposta está vinculada ao projeto MMeaning (Auxílio Regular FAPESP #2016/13002-0) e à proposta "RSMM: Region-specific multimodal models and their application in language tasks" submetida ao Newton Mobility Grants 2018 Round 1, sob análise no momento, proposto em parceria com a Profa. Dra. Lucia Specia da Universidade de Sheffield. | |
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