Bolsa de TT-IV em Arquitetura de Dados para a Geração de Grafos de Conhecimento
Level 4-Technical Training Fellowship in Data Architecture for the Generation of Knowledge Graphs
Nº: 7073
Área de conhecimento: Ciência da Computação
Field of knowledge: Computer science
Nº do processo FAPESP: 2022/15816-5
FAPESP process: 2022/15816-5
Título do projeto: KGevol: Grafos de Conhecimento Dinâmicos extraidos a partir de Informação Textual Não Estruturada
Project title: KGevol: dynamic knowledge graphs extracted from unstructured textual information
Área de atuação: Arquitetura de Dados para a Geração de Grafos de Conhecimento
Working area: Data Architecture for the Generation of Knowledge Graphs
Quantidade de vagas: 1
Positions: 1
Início: 01/07/2024
Start: 2024-07-01
Pesquisador responsável: Julio Cesar dos Reis
Principal investigator: Julio Cesar dos Reis
Unidade/Instituição: Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas (IC-Unicamp)
Unit/Instituition: Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas (IC-Unicamp)
Data limite para inscrições: 15/06/2024
Deadline for submissions: 2024-06-15
Publicado em: 20/05/2024
Publishing date: 2024-05-20
Localização: Avenida Albert Einstein, 1251, Campinas
Locale: Avenida Albert Einstein, 1251, Campinas
E-mail para inscrições: jreis@ic.unicamp.br
E-mail for proposal submission: jreis@ic.unicamp.br
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Resumo
O projeto em questão visa criar grafos de conhecimento (KGs) a partir de textos escritos em linguagem natural. Um dos produtos deste projeto é a criação de uma ferramenta computacional que implemente a técnica criada pelos pesquisadores do projeto. Mais informações sobre o projeto podem ser sanadas através de anderson.rossanez@gmail.com e andregregino@gmail.com.
Objetivos da vaga:
- Desenvolver e integrar todos os módulos de software gerados no projeto, incluindo (mas não se limitando a) módulos de reconhecimento de entidades, construção de grafos de conhecimento temporal e adição de triplas;
- Documentar os passos relevantes para extrair dados de texto não estruturado;
- Desenvolver funcionalidades de software responsáveis por criar, modificar e remover triplas RDF nos KGs;
- Desenvolver e documentar os testes do sistema usados para avaliar os KGs gerados;
Requisitos da vaga:
- Python, Java e APIs RESTful;
- Conhecimento e experiência em arquitetura de software, TDD e bibliotecas de PLN.
Mais informações sobre perfil e condições da Bolsa FAPESP de Treinamento Técnico nível quatro (TT-IV) estão disponíveis em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.
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Oportunidade - Oportunidades Abertas Open Opportunities
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