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Projeto/Contrato PS:411553

Início Candidatura Aprovado Em Curso Concluído Encerrado

Estado
Estado ConcluídoConcluído
Publicação
PublicadoPublicado
Dados Gerais
Código: 71132
 
Candidatura: r2-ehs370rzrl3k
 
Referência: 411553
Nome Curto: Algorithmic Science News Agency
Título: Algorithmic Science News Agency: Algorithm based automated science short news stories generator
Financiamento Competitivo: Sim
Envolve empresas?: Não
Nº de Instituições Participantes: 1
Âmbito
Tipo: Projeto Financiado
 
Âmbito Geográfico: Internacional
 
Tipo de Ação: Demonstração/Exploração
Financiamento
Programa: Digital News Initiative – Innovation Fund
Instituição Financiadora: Google
Âmbito Geográfico Financeiro: Internacional
Calendarização
Data de Início Previsto: 2017-03-09
Data de Início Efetivo: 2017-03-09
Data de Conclusão Prevista: 2018-08-31
Data de Conclusão Efetiva: 2018-10-31
Orçamento
Moeda: EUR
 
Orçamento Global Aprovado: 49.480,00 EUR
Detalhes
Resumo: Our project proposal lies on the use of algorithms to automate the creation of science news stories from the structured data that can be found in open
repositories of universities. We will be using the University of Porto Open Repository as a data source for the project development. All the
publications deposited in this repository are available in open access and covered by the Creative Commons public license.
The "Algorithmic Science News Agency" will collect available data and process it, identifying data markers as newsworthy elements and arranging
them so that by following a set of rules and templates it will be able to generate short stories, allowing for an increase of the amount of science news available.
The data in these repositories is highly complex and although natural language generation technology is evolving at a fast pace, domain experts will be called to ascertain the newsworthiness of the stories as well as help identify patterns and build different templates for a diverse catalog of science subjects and topics.
Observações: RESUMO: Our project proposal lies on the use of algorithms to automate the creation of science news stories from the structured data that can be found in open repositories of universities. We will be using the University of Porto Open Repository as a data source for the project development. All the publications deposited in this repository are available in open access and covered by the Creative Commons public license. The “Algorithmic Science News Agency” will collect available data and process it, identifying data markers as newsworthy elements and arranging them so that by following a set of rules and templates it will be able to generate short stories, allowing for an increase of the amount of science news available. The data in these repositories is highly complex and although natural language generation technology is evolving at a fast pace, domain experts will be called to ascertain the newsworthiness of the stories as well as help identify patterns and build different templates for a diverse catalog of science subjects and topics.
Enquadramento Científico
Domínio Científico (FOS - Nível 2): Ciências sociais > Ciências da comunicação

Áreas Científicas (CORDIS - Nível 5)

Mais informações Não existem Áreas Científicas associadas ao Projeto.

Palavras Chave

Mais informações Não existem Palavras Chave associados ao Projeto.
Documentos
Mais informações Não existem Documentos associados ao Projeto.

Publicações associados ao Projeto

Instituições Participantes no Projeto
Instituição Contacto Criar Tab?
Nome Nome Curto País Tipo Participação Nome Telefone Email
Reitoria da Universidade do Porto REIT Portugal Universidade Proponente
 
Orçamentos e Equipas
Orçamento Aprovado: 49.480,00 EUR
Valor Financiado Aprovado: 49.480,00 EUR
Valor co-financiado Aprovado: -
Taxa de Financiamento: 100 %
Orçamento Confidencial:

Pessoas no Projeto

Instituição Nome Nome Curto Função Dedicação (%) Contribuição (%) Afetação
Data de Início Data de Fim
FBAUP Bruno Sérgio Gonçalves Giesteira BSG Investigador 10 10
FCUP Alípio Mário Guedes Jorge AMGJ Investigador 10 10
FEUP Sérgio Sobral Nunes SSN Investigador Responsável na UO 20 20
FLUP Ana Isabel Crispim Mendes Reis AICMR Investigador 10 10
FLUP Helena Laura Dias de Lima HLDL Investigador 5 5
REIT Liliana Filipa Lemos Oliveira da Silva LFLOS Investigador 10 10
REIT Pedro Miguel Candeias da Silva PMCS Investigador 20 20

Técnicos no Projeto

Mais informações Não existem Técnicos associadas ao Projeto.
Laboratórios
Mais informações Não existem Laboratórios associados ao Projeto.
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