IPN/LIS/2025/CON26
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Reference
IPN/LIS/2025/CON26 -
Unit
Laboratório de Informática e Sistemas -
Scientific Area
Engenharia Electrotécnica e Informática -
Place of Performance
Instituto Pedro Nunes -
Documents
Modelo de contrato de bolsa
Modelo de relatório final
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Support
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Advisor
Marília Curado -
Advisor Institution
Departamento de Engenharia Informática da FCTUC -
Advisor category
Professor catedrático -
Goals
O objetivo principal desta bolsa é investigar, desenvolver e integrar módulos de sistema de recomendação e de sistema de apoio à decisão na plataforma de processos participativos. O bolseiro será responsável por:
- Investigar e desenvolver mecanismos de recomendação baseados em análise semântica e processamento de linguagem natural, com o intuito de facilitar a colaboração e a convergência de propostas.
- Desenvolver e treinar algoritmos de PLN em múltiplos idiomas (português, espanhol e inglês) para os mecanismos de recomendação.
- Investigar e conceber mecanismos de apoio à decisão, incluindo modelos computacionais de múltiplos objetivos e avaliação de risco.
- Desenvolver interfaces gráficas intuitivas e mecanismos de geração de outputs automatizados para o sistema de apoio à decisão, incluindo uma interface dedicada a explainable AI (XAI).
- Integrar os módulos desenvolvidos na plataforma existente e participar na sua validação.
Entre os recursos públicos mais relevantes contam-se os dumps Open-Data do Metadecidim [1], conjuntos de dados diários de propostas e comentários que espelham fluxos reais de participação; o NYC Participatory Budgeting Projects [2], registo estruturado de textos, custos e estado de execução de projectos; o corpus multilingue OSCAR [3] sob CC0 para adaptação de modelos em PT/ES/EN; o ParaCrawl v9 [4], bitexto massivo alinhado para reforçar tradução automática e embeddings cruzados; o EuroParl [5], debates parlamentares limpos e alinhados entre 21 línguas da UE; o benchmark STS17 da SemEval-2017 [6] para avaliar similaridade semântica multilingue; o MovieLens-20M [7], matriz de classificações canónica para prototipar recomendadores híbridos; o Statlog German Credit [8] para demonstrações explicáveis de avaliação de risco; o ERASER benchmark [9], colecção multi-tarefa com justificações humanas a nível de excerto; e o e-SNLI [10], camada de explicações em linguagem natural sobre pares de inferência textual.
Referências
[1] Metadecidim Open-Data dumps, Metadecidim portal. meta.decidim.org
[2] NYC Participatory Budgeting Projects, NYC Open Data. data.cityofnewyork.us
[3] OSCAR Corpus, OSCAR Project. oscar-project.org
[4] ParaCrawl v9, ParaCrawl project. paracrawl.eu
[5] EuroParl Parallel Corpus, Statmt.org. statmt.org
[6] SemEval-2017 Task 1 STS17, ACL Anthology. aclanthology.org
[7] MovieLens-20M dataset, GroupLens Research. grouplens.org
[8] Statlog German Credit Data, UCI Machine Learning Repository. archive.ics.uci.edu
[9] ERASER Benchmark, ERASER Project. eraserbenchmark.com
[10] e-SNLI Dataset, arXiv. arxiv.org
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Work Plan Area
Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes de Recomendação e Apoio à Decisão para Processos Participativos -
Work Plan
A bolsa será composta pelas seguintes fases de desenvolvimento:
1) Análise do estado da arte e requisitos: Aprofundamento do estudo sobre técnicas de NLP para tarefas de classificação/ categorização, extracção de informação e sobre sistemas de recomendação aplicados a processos participativos. Levantamento e detalhe dos requisitos para os módulos a desenvolver.
2) Conceção e especificação: Definição da arquitetura detalhada dos módulos de agregação e recomendação. Especificação dos algoritmos, modelos de dados e interfaces. Investigação e seleção das ferramentas e tecnologias a utilizar.
3) Desenvolvimento inicial e prototipagem: Início do desenvolvimento dos componentes nucleares dos módulos de agregação e de recomendação. Criação de protótipos iniciais para validação de conceitos e algoritmos. Preparação de datasets para treino e teste.
4) Implementação e Desenvolvimento Avançado: Desenvolvimento completo dos módulos de agregação e do sistema de recomendação, incluindo treino dos modelos de NLP e a implementação das interfaces gráficas.
5) Integração e Testes: Integração dos módulos desenvolvidos na plataforma principal. Realização de testes exaustivos para avaliar a funcionalidade, robustez, desempenho e precisão dos sistemas. Refinamento e otimização dos algoritmos e interfaces com base nos resultados dos testes.
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Type of Internship
BI - Bolsa de Investigação -
Amount
1040.98 € -
Renewable
Sim -
Payment method
Monthly -
Duration
6 meses -
Number of Internships
1 -
Recipients
Estudantes de mestrado, mestrado integrado, ou de outros cursos não conferentes de grau, que já tenham realizado os 180 créditos correspondentes aos primeiros 6 semestres curriculares de trabalho, na área de Engenharia Informática, Engenharia Física, Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Física, ou áreas afins. -
Documentation to deliver
a) Cópia de documento de identificação válido (Cartão de Cidadão ou Passaporte);
b) Curriculum Vitae do candidato;
c) Certificados de habilitações de todos os graus académicos obtidos, com média final e com as classificações em todas as disciplinas realizadas;
d) Comprovativo de inscrição num ciclo de estudos conducente a grau académico ou comprovativo de inscrição em cursos não conferentes de grau académico integrados no projeto educativo de uma instituição de ensino superior. -
Announcement date
2025-09-04 -
Start date for applications
2025-09-19 -
Deadline for applications
2025-10-02
