Título do projeto: Construção automática de grafo de conhecimento no domínio do e-commerce
Nível: Mestrado
Breve descrição: Este subprojeto visa construir grafo de conhecimento a partir da extração e combinação automáticas das informações presentes na base de produtos à venda em sites de e-commerce.
Empresa financiadora: B2W Digital
Orientadora: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli
Publicação decorrente deste projeto:
BARBIRATO, João Gabriel Melo; REAL, Livy; CASELI, Helena de Medeiros. Relation extraction in structured and unstructured data: a comparative investigation on smartphone titles in the e-commerce domain. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E DA LINGUAGEM HUMANA (STIL), 13. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 101-110. DOI: https://doi.org/10.5753/stil.2021.17789.
Título do projeto: Geração de descrições de imagens em sites de notícias
Nível: Iniciação Científica e Trabalho de Conclusão de Curso
Breve descrição: 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-los em 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). Este projeto está vinculado ao projeto MMeaning (Auxílio Regular FAPESP #2016/13002-0).
Agência financiadora: (FAPESP 2018/11367-6)
Orientadora: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli
Publicação decorrente deste trabalho:
BARBIRATO, J. G. M. Geração de descrições de imagens em sites de notícias usando AMR. Monografia de Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação em Ciência da Computação, UFSCar (Universidade Federal de São Carlos), São Carlos, Brasil. 53 p. (2019) PDF
Título do projeto: Geração de descrições de imagens em sites de notícias
Nível: Iniciação Científica e Trabalho de Conclusão de Curso
Breve descrição: 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-los em 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). Este projeto está vinculado ao projeto MMeaning (Auxílio Regular FAPESP #2016/13002-0).
Agência financiadora: (FAPESP 2018/11367-6)
Orientadora: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli
Publicação decorrente deste projeto:
BARBIRATO, J. G. M.; CASELI, H. M. Melhorias linguísticas no alinhador texto-imagem LinkPICS. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E DA LINGUAGEM HUMANA (TILIC), 6., 2019. Anais do XII Symposium in Information and Human Language Technology and Collocates Events. Salvador: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 367-371. PDF
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