Gustavo Henrique Paetzold

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• CAMARA, MATEUS KARVAT ; POSTAL, ADRIANA ; MAUL, TOMAS HENRIQUE ; PAETZOLD, GUSTAVO HENRIQUE . Can lies be faked? Comparing low-stakes and high-stakes deception video datasets from a Machine Learning perspective. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 249, p. 123684, 2024.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . A Survey on Lexical Simplification. JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH , v. 60, p. 549, 2017.

• PAETZOLD, G. H. ; SCHEMBERGER, E. . EXTLex: Um Analisador Léxico Extensível Capaz de Detectar Erros Lexicais. Revista Científica Inovação e Tecnologia , v. 2, p. 26-36, 2014.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. ; SCARTON, C. . Quality Estimation for Machine Translation. 1. ed. Morgan & Claypool Publishers, 2018.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Phrase-Level Simplification for Non-native Speakers. In: Alexander Gelbukh. (Org.). Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. 1ed.Switzerland: Springer Nature Switzerland, 2023, v. 13451, p. 406-431.

• Leal, Sidney ; Casanova, Edresson ; PAETZOLD, GUSTAVO ; Aluísio, Sandra . Evaluating Semantic Similarity Methods to Build Semantic Predictability Norms of Reading Data. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2021, v. , p. 35-47.

• HARTMANN, N. S. ; PAETZOLD, G. H. ; ALUISIO, S. M. . A Dataset for the Evaluation of Lexical Simplification in Portuguese for Children. Computational Processing of the Portuguese Language. 1ed.: Springer Nature Switzerland AG, 2020, v. , p. 55-64.

• COSTA, P. B. ; PAETZOLD, G. H. . Effective Sequence Labeling with Hybrid Neural-CRF Models. In: Aline Villavicencio, Viviane Moreira, Alberto Abad, Helena Caseli, Pablo Gamallo, Carlos Ramisch, Hugo Gonçalo Oliveira, Gustavo Henrique Paetzold. (Org.). Computational Processing of the Portuguese Language. 1ed.Heidelberg: Springer, 2018, v. , p. 490-498.

• HARTMANN, N. S. ; PAETZOLD, G. H. ; ALUISIO, S. M. . SIMPLEX-PB: A Lexical Simplification Database and Benchmark for Portuguese. In: Aline Villavicencio, Viviane Moreira, Alberto Abad, Helena Caseli, Pablo Gamallo, Carlos Ramisch, Hugo Gonçalo Oliveira, Gustavo Henrique Paetzold. (Org.). Computational Processing of the Portuguese Language. 1ed.Heidelberg: Springer, 2018, v. , p. 272-283.

• SANTOS, L. B. ; DURAN, M. S. ; HARTMANN, N. S. ; CANDIDO JR., A. ; PAETZOLD, G. H. ; ALUISIO, S. M. . A Lightweight Regression Method to Infer Psycholinguistic Properties for Brazilian Portuguese. In: Leandro Borges dos Santos, Magali Sanches Duran, Nathan Siegle Hartmann, Arnaldo Candido Jr., Gustavo Henrique Paetzold, Sandra Maria Aluisio. (Org.). Text, Speech, and Dialogue. 1ed.Heidelberg: Springer, 2017, v. , p. 281-289.

• BUITRON, M. A. ; PAETZOLD, G. H. . Detecção de Anomalias Usando Processamento de Linguagem Natural. In: XV Seminário de Extensão e Inovação & XXX Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR UTFPR - Campus Curitiba, 2025, Curitiba. Anais do XV Seminário de Extensão e Inovação & XXX Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR UTFPR - Campus Curitiba, 2025.

• CAMPOS, L. C. G. ; PAETZOLD, G. H. . Desenvolvimento de um Identificador de Sinais de LIBRAS usando Visão Computacional. In: XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023, Ponta Grossa, PR. Anais do XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023.

• SHARDLOW, MATTHEW ; EVANS, RICHARD ; PAETZOLD, GUSTAVO HENRIQUE ; ZAMPIERI, MARCOS . SemEval-2021 Task 1: Lexical Complexity Prediction. In: Proceedings of the 15th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval2021), 2021, Online. Proceedings of the 15th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2021). Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021. p. 1-16.

• PAETZOLD, GUSTAVO HENRIQUE . UTFPR at SemEval-2021 Task 1: Complexity Prediction by Combining BERT Vectors and Classic Features. In: Proceedings of the 15th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval2021), 2021, Online. Proceedings of the 15th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2021). Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021. p. 617.

• BORIOLA, M. A. H. ; PAETZOLD, G. H. . UTFPR at SemEval 2020 Task 12: Identifying Offensive Tweets with Lightweight Ensembles. In: The Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2020), 2020, Barcelona. Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation, 2020. v. 1. p. 2232-2236.

• PAETZOLD, G. H. . UTFPR at SemEval-2020 Task 7: Using Co-occurrence Frequencies to Capture Unexpectedness. In: The Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2020), 2020, Barcelona. Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation, 2020. v. 1. p. 1066-1070.

• PAETZOLD, G. H. ; ZAMPIERI, M. ; MALMASI, S. . UTFPR at SemEval-2019 Task 5: Hate Speech Identification with Recurrent Neural Networks. In: The 13th International Workshop on Semantic Evaluation, 2019, Minneapolis, Minnesota, USA. Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation, 2019.

• PAETZOLD, G. H. . UTFPR at SemEval-2019 Task 6: Relying on Compositionality to Find Offense. In: The 13th International Workshop on Semantic Evaluation, 2019, Minneapolis, Minnesota, USA. Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation, 2019.

• PAETZOLD, G. H. ; ZAMPIERI, M. . Experiments in Cuneiform Language Identification. In: The Sixth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects, 2019, Minneapolis, United States. Proceedings of the Sixth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects, 2019.

• SCARTON, C. ; PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Text Simplification from Professionally Produced Corpora. In: The 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference, 2018, Miyazaki. Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference, 2018.

• SCARTON, C. ; PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SimPA: A Sentence-Level Simplification Corpus for the Public Administration Domain. In: The 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference, 2018, Miyazaki. Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference, 2018.

• YIMAM, S. M. ; BIEMANN, C. ; MALMASI, S. ; PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. ; STAJNER, S. ; TACK, A. ; ZAMPIERI, M. . A Report on the Complex Word Identification Shared Task 2018. In: The Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, 2018, Nova Orleans. Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2018. p. 66-78.

• PAETZOLD, G. H. . UTFPR at IEST 2018: Exploring Character-to-Word Composition for Emotion Analysis. In: The 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment & Social Media Analysis, 2018, Bruxelas. Proceedings of The 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment & Social Media Analysis, 2018.

• PAETZOLD, G. H. . UTFPR at WMT 2018: Minimalistic Supervised Corpora Filtering for Machine Translation. In: The 3rd Conference on Machine Translation, 2018, Bruxelas. Proceedings of The 3rd Conference on Machine Translation, 2018. p. 936-940.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Lexical Simplification with Neural Ranking. In: 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2017, Valencia. Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2017.

• ALVA-MANCHEGO, F. ; BINGEL, J. ; PAETZOLD, G. H. ; SCARTON, C. ; SPECIA, L. . Learning How to Simplify From Explicit Labeling of Complex-Simplified Text Pairs. In: The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2017, Taipei. Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2017.

• PAETZOLD, G. H. ; ALVA-MANCHEGO, F. ; SPECIA, L. . MASSAlign: Alignment and Annotation of Comparable Documents. In: The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2017, Taipei. Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2017.

• ZAMPIERI, M. ; MALMASI, S. ; PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Complex Word Identification: Challenges in Data Annotation and System Performance. In: The 4th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications, 2017, Taipei. Proceedings of the 4th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications, 2017.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Feature-Enriched Character-Level Convolutions for Text Regression. In: The Second Conference on Machine Translation (WMT 2017), 2017, Copenhagen, Denmark. Proceedings of the Second Conference on Machine Translation. Stroudsburg, USA: Association for Computational Linguistics (ACL), 2017. p. 575-581.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Unsupervised Lexical Simplification for Non-Native Speakers. In: The 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2016, Phoenix. Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto, United States: AAAI Press, 2016. p. 3761-3767.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Benchmarking Lexical Simplification Systems. In: The 10th International Conference on Language Resources and Evaluation, 2016, Portoroz. Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation. Paris, França: European Language Resources Association (ELRA), 2016.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Inferring Psycholinguistic Properties of Words. In: The 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2016, San Diego. Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2016. p. 435-440.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SimpleNets: Evaluating Simplifiers with Resource-Light Neural Networks. In: The 1st Workshop on Quality Assessment for Text Simplification, 2016, Portoroz. Proceedings of the 1st Workshop on Quality Assessment for Text Simplification. Paris, França: European Language Resources Association (ELRA), 2016. p. 42-46.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . PLUMBErr: An Automatic Error Identification Framework for Lexical Simplification. In: The 1st Workshop on Quality Assessment for Text Simplification, 2016, Portoroz. Proceedings of the 1st Workshop on Quality Assessment for Text Simplification. Paris, França: European Language Resources Association (ELRA), 2016. p. 1-9.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SV000gg at SemEval-2016 Task 11: Heavy Gauge Complex Word Identification with System Voting. In: The 10th International Workshop on Semantic Evaluation, 2016, San Diego. Proceedings of the 10th International Workshop on Semantic Evaluation, 2016. p. 969-974.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SemEval 2016 Task 11: Complex Word Identification. In: The 10th International Workshop on Semantic Evaluation, 2016, San Diego. Proceedings of the 10th International Workshop on Semantic Evaluation, 2016. p. 560-569.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SimpleNets: Machine Translation Quality Estimation with Resource-Light Neural Networks. In: The 1st Conference on Machine Translation, 2016, Berlin. Proceedings of the 1st Conference on Machine Translation. Stroudsburg, Estados Unidos: Association for Computational Linguistics, 2016. p. 812-818.

• BECK, D. ; VLACHOS, A. ; PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . SHEF-MIME: Word-level Quality Estimation Using Imitation Learning. In: The 1st Conference on Machine Translation, 2016, Berlin. Proceedings of the 1st Conference on Machine Translation. Stroudsburg, Estados Unidos: Association for Computational Linguistics, 2016. p. 772-776.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Anita: An Intelligent Text Adaptation Tool. In: The 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016), 2016, Osaka. Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations. Osaka, Japão: The COLING 2016 Organizing Committee, 2016. p. 79-83.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Collecting and Exploring Everyday Language for Predicting Psycholinguistic Properties of Words. In: The 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016), 2016, Osaka. Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers. Osaka, Japão: The COLING 2016 Organizing Committee, 2016. p. 1669-1679.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Understanding the Lexical Simplification Needs of Non-Native Speakers of English. In: The 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016), 2016, Osaka. Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers. Osaka, Japão: The COLING 2016 Organizing Committee, 2016. p. 717-727.

• PAETZOLD, G. H. . Reliable Lexical Simplification for Non-Native Speakers. In: The 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2015, Denver. Proceedings of the 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop, 2015. p. 9-16.

• PAETZOLD, G. H. . Using Positional Suffix Trees to Perform Agile Tree Kernel Calculation. In: The 20th Nordic Conference of Computational Linguistics, 2015, Vilnius. Proceedings of the 20th Nordic Conference of Computational Linguistics, 2015. p. 269-273.

• SPECIA, L. ; PAETZOLD, G. H. ; SCARTON, C. . Multi-level Translation Quality Prediction with QuEst++. In: The 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2015, Beijing. Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, 2015. p. 115-120.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . LEXenstein: A Framework for Lexical Simplification. In: The 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2015, Beijing. Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2015. p. 85-90.

• SHAH, K. ; LOGACHEVA, V. ; PAETZOLD, G. H. ; BLAIN, F. ; BECK, D. ; BOUGARES, F. ; SPECIA, L. . SHEF-NN: Translation Quality Estimation with Neural Networks. In: The 10th Workshop on Statistical Machine Translation, 2015, Lisbon. Proceedings of the 10 Workshop on Statistical Machine Translation, 2015. p. 342-347.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Text Simplification as Tree Transduction. In: The 9th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology, 2013, Fortaleza - CE. Proceedings of The 9th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology. Stroudsburg, Estados Unidos: Association for Computational Linguistics, 2013. p. 116-125.

• PAETZOLD, G. H. ; SCHEMBERGER, E. . EXTLex: Um Analisador Léxico Configurável. In: V Encontro Paranaense de Computação, 2013, Cascavel. Anais do V Encontro Paranaense de Computação, 2013.

• PAGANI, D. H. ; PAETZOLD, G. H. ; POSTAL, A. . Controle de Robô Lego® Mindstorms NXT por Comandos de Voz Utilizando Matlab®. In: V Encontro Paranaense de Computação, 2013, Cascavel. Anais do V Encontro Paranaense de Computação, 2013.

• PAETZOLD, G. H. ; JESUINO, T. Z. . Controles Remotos Alternativos para Lego® Mindstorms® NXT 2.0. In: IV Encontro Paranaense de Computação, 2011, Cascavel. Anais do IV Encontro Paranaense de Computação, 2011.

• PAETZOLD, G. H. . Proposta de um Controle Remoto com Conexão Bluetooth® para Interação com o Robô LEGO® MINDSTORMS® NXT 2.0. In: XX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2011, Ponta Grossa. Anais do XX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2011.

• CAMPOS, L. C. G. ; PAETZOLD, G. H. . APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO À DETECÇÃO DE SPAM EM E-MAILS. In: XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

• FRANCISCON, K. F. ; PAETZOLD, G. H. . PREDIÇÃO DO PREÇO DA BITCOIN PELO EMPREGO DE INDICADORES TÉCNICOS EM MODELOS LSTM. In: XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

• POLETO, G. ; PAETZOLD, G. H. . INTEGRAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE UM ANALISADOR DE EXPRESSÕES DA LÓGICA PROPOSICIONAL. In: XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

• BORIOLA, M. A. H. ; PAETZOLD, G. H. . Detectando linguagem ofensiva em tweets utilizando modelos Transformer. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021. Anais do XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021.

• BERWANGER, G. P. ; PAETZOLD, G. H. . Sumarização multi-documento para o português com modelos BERT. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021. Anais do XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021.

• CAMPOS, L. C. G. ; PAETZOLD, G. H. . Software educacional para ensino de minimização de expressões lógicas. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021. Anais do XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021.

• FIORAVANTE, R. J. ; PAETZOLD, G. H. . Uma Comparação De Métodos Estatísticos E De Aprendizado De Máquina Na Predição Da Cotação Do Bitcoin. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021. Anais do XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021.

• POLETO, G. ; PAETZOLD, G. H. . Desenvolvimento de um Analisador Semântico para a Lógica Proposicional. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021. Anais do XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2021.

• SILVA, F. A. P. ; PAETZOLD, G. H. . LEXF: Um Analisador Lexical Eficiente e Multipropósito. In: XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020. XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020.

• CAMPOS, L. C. G. ; PAETZOLD, G. H. . Software para minimização de expressões lógicas utilizando Mapas de Karnaugh. In: XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020. Anais do XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020.

• REIS, F. S. ; PAETZOLD, G. H. . Desenvolvimento de um interpretador completo de expressões de teoria dos conjuntos para fins didáticos. In: XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020. Anais do XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020.

• BREDA, J. V. ; PAETZOLD, G. H. . Aprendizado de Máquina para a Predição do Valor de Criptomoedas. In: XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020. Anais do XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020.

• LAHM, J. V. ; PAETZOLD, G. H. . Um Analisador Sintático para um interpretador da Lógica Proposicional. In: XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020. Anais do XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2020.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. . Multi-Level Quality Prediction with QuEst++. In: The 19th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 2016, Riga. Proceeding of the 19th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 2016. p. 379-379.

• PAETZOLD, G. H. ; SPECIA, L. ; SAVOUREL, Y. . Okapi+QuEst: Translation Quality Estimation within Okapi. In: The 18th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 2015, Antalya. Proceedings of the 18th Annual Conference of the European Association for Machine Translation. Stroudsburg, Estados Unidos: Association for Computational Linguistics, 2015. p. 222-222.

• PAETZOLD, G. H. . Processamento de Texto nos Dias de Hoje: Tarefas, Métodos e Recursos. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAETZOLD, G. H. . Aprendizado de Máquina Moderno para Texto: Você Usa, mas Nunca Ouviu Falar. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  Novas Tecnologias Para O Aprendizado De Máquina E Lógica Computacional, Descrição: Enquanto técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) visam aprender a executar uma determinada tarefa de Inteligência Artificial com base em exemplos anotados manualmente, a Lógica Computacional (LC) oferece um grande arranjo de técnicas para a representação, interpretação, manipulação e inferência de afirmações. Muitas tarefas de AM usam como entrada dados textuais, como por exemplo análise de sentimento e identificação de ofensas, porém estes dados são passados de forma crua aos modelos, fazendo com que os mesmos sejam incapazes de usufruir de informações complementares que poderiam ser inferidas a partir das afirmações ali contidas. Técnicas de LC podem ser potencialmente utilizadas na inferência de tais informações para que as mesmas sejam passadas de forma explícita aos modelos de AM. Neste projeto, investigamos a possibilidade de criação de modelos híbridos de AM os quais exploram técnicas de LC para a produção de informações complementares de entrada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2019 - 2025

  Desenvolvimento de Softwares Didáticos para o Ensino da Lógica para Computação, Descrição: O projeto consiste na criação de sistemas computacionais de natureza didática que empregam técnicas no âmbito de lógica formal de forma correta e facilitam o processo de ensino de disciplinas da área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / Fellipe De Souza Reis - Integrante / Luana Cristina Guerreiro Campos - Integrante / Guilherme Poleto - Integrante.

• 2019 - Atual

  Aprendizado de Máquina Aplicado à Predição do Valor de Bens, Ações e Moedas, Descrição: Consiste no desenvolvimento de tecnologias capazes de antecipar o comportamento do valor de vários tipos de bens, como moedas e ações.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / João Vitor Breda - Integrante.

• 2012 - 2013

  Desenvolvimento de um Sistema de Simplificação Automática de Texto, Descrição: No objetivo de endereçar algumas das limitações encontradas nos principais trabalhos da área, propõe-se o desenvolvimento de uma nova arquitetura para sistemas de simplificação automática, que simplifica sentenças complexas em nível sintático-lexical por meio da transdução de árvores. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Integrante / Jorge Bidarra - Coordenador.

• 2011 - 2012

  Criação de uma interface de controle remoto Bluetooth® para o robô Lego® Mindstorms® NXT 2.0 baseada em dispositivos móveis., Descrição: O objetivo do projeto é utilizar o ambiente de programação Java Micro Edition no desenvolvimento de um controle remoto para celular, que seja capaz de controlar um robô montado usando o kit Lego® Mindstorms® NXT 2.0 através do protocolo Bluetooth de comunicação sem fio.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Adriana Postal - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

• 2014 - Atual

  Integration of QuEst and Okapi, Descrição: The goal of this project is to integrate the QuEst toolkit within the Okapi Framework, such that users of Okapi can obtain quality predictions for translated content. QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/) is an open source (BSD license) toolkit for machine translation quality estimation developed at the University of Sheffield. It has two main modules: feature extraction and machine learning. At model learning time it extracts features, it takes examples of source and translation segments labelled for quality, extracts a number of features describing these, and builds a quality prediction model. At 'test time', given a source segment and its translation, it produces a score indicating its estimated quality. The Okapi framework (http://www.opentag.com/okapi/) is a well established an open-source (LGPL license), cross-platform set of components and applications designed to help in creating or improving translation/localization processes. Okapi provides functionalities to applying machine translation to source content. One of the challenges with the use of machine translation within Okapi (and in general) is to provide the post-editor with only the translation candidates that are worth post-editing, or at least to provide some indication of the expected post-editing effort for each given translation. The capability offered by the QuEst toolkit would thus help in assigning some level of confidence to the candidates and help improving the overall translation post-editing workflow.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Auxílio financeiro.

• 2014 - Atual

  Integration of QuEst and Okapi, Descrição: The goal of this project is to integrate the QuEst toolkit within the Okapi Framework, such that users of Okapi can obtain quality predictions for translated content. QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/) is an open source (BSD license) toolkit for machine translation quality estimation developed at the University of Sheffield. It has two main modules: feature extraction and machine learning. At model learning time it extracts features, it takes examples of source and translation segments labelled for quality, extracts a number of features describing these, and builds a quality prediction model. At 'test time', given a source segment and its translation, it produces a score indicating its estimated quality. The Okapi framework (http://www.opentag.com/okapi/) is a well established an open-source (LGPL license), cross-platform set of components and applications designed to help in creating or improving translation/localization processes. Okapi provides functionalities to applying machine translation to source content. One of the challenges with the use of machine translation within Okapi (and in general) is to provide the post-editor with only the translation candidates that are worth post-editing, or at least to provide some indication of the expected post-editing effort for each given translation. The capability offered by the QuEst toolkit would thus help in assigning some level of confidence to the candidates and help improving the overall translation post-editing workflow.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Auxílio financeiro.

• 2014 - Atual

  Integration of QuEst and Okapi, Descrição: The goal of this project is to integrate the QuEst toolkit within the Okapi Framework, such that users of Okapi can obtain quality predictions for translated content. QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/) is an open source (BSD license) toolkit for machine translation quality estimation developed at the University of Sheffield. It has two main modules: feature extraction and machine learning. At model learning time it extracts features, it takes examples of source and translation segments labelled for quality, extracts a number of features describing these, and builds a quality prediction model. At 'test time', given a source segment and its translation, it produces a score indicating its estimated quality. The Okapi framework (http://www.opentag.com/okapi/) is a well established an open-source (LGPL license), cross-platform set of components and applications designed to help in creating or improving translation/localization processes. Okapi provides functionalities to applying machine translation to source content. One of the challenges with the use of machine translation within Okapi (and in general) is to provide the post-editor with only the translation candidates that are worth post-editing, or at least to provide some indication of the expected post-editing effort for each given translation. The capability offered by the QuEst toolkit would thus help in assigning some level of confidence to the candidates and help improving the overall translation post-editing workflow.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2015

  Integration of QuEst and Okapi, Descrição: The goal of this project is to integrate the QuEst toolkit within the Okapi Framework, such that users of Okapi can obtain quality predictions for translated content. QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/) is an open source (BSD license) toolkit for machine translation quality estimation developed at the University of Sheffield. It has two main modules: feature extraction and machine learning. At model learning time it extracts features, it takes examples of source and translation segments labelled for quality, extracts a number of features describing these, and builds a quality prediction model. At 'test time', given a source segment and its translation, it produces a score indicating its estimated quality. The Okapi framework (http://www.opentag.com/okapi/) is a well established an open-source (LGPL license), cross-platform set of components and applications designed to help in creating or improving translation/localization processes. Okapi provides functionalities to applying machine translation to source content. One of the challenges with the use of machine translation within Okapi (and in general) is to provide the post-editor with only the translation candidates that are worth post-editing, or at least to provide some indication of the expected post-editing effort for each given translation. The capability offered by the QuEst toolkit would thus help in assigning some level of confidence to the candidates and help improving the overall translation post-editing workflow.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa bmmt GmbH.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): bmmt GmbH - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Funcionalidades para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador.Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante.Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante.Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2019 - Atual

  Desenvolvimento de Softwares Didáticos para o Ensino da Lógica para Computação, Descrição: Consiste no desenvolvimento de novas tecnologias capazes de auxiliar alunos e professores no ensino e aprendizado de assuntos relacionados à lógica formal para computação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / Fellipe De Souza Reis - Integrante / Jordano Vinicius Lahm - Integrante / Luana Cristina Guerreiro Campos - Integrante / Felipe Arthur Povaluk Da Silva - Integrante.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

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  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2016

  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

• 2015 - 2015

  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

• 2015 - 2015

  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

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  Extendendo a Ferramenta QuEst com Estimativa de Qualidade a Nível de Palavra, Descrição: Este projeto prevê o desenvolvimento de um módulo de Estimativa de Qualidade de Textos a nível de palavra para a ferramenta QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk). O objetivo principal do projeto é oferecer uma ferramenta nova a qual pode prefer, em detalhe, a qualidade de diferentes porções de textos produzidos automaticamente por sistemas de tradução. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

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  Integração de Tecnologias de Estimativa de Qualidade na Plataforma Iconic Translation Machines, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de Estimativa de Qualidade de Textos a ser incorporada na plataforma de tradução automática da empresa Iconic Translation Machines Ltd. O objetivo principal deste projeto é incrementar a confiabilidade das tecnologias utilizadas pela empresa de forma a poupar custos de produção. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador / John Tinsley - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Bolsa.

• 2015 - 2015

  Provendo Compatibilidade das Ferramentas QuEst e IRSTLM, Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de uma ferramenta de software capaz de acoplar as funcionalidades da plataforma de estimativa de qualidade QuEst com a ferramenta de criação de modelos de linguagem IRSTLM para que esta seja utilizada no contexto da plataforma de tradução automática da empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador.

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  Desenvolvimento e Implementação de Funcionalidades de Busca e Outras Melhorias para a Ferramenta PET para Tarefas de Pós-Edição do Projeto QT21, Descrição: O projeto prevê a implementação de novas funcionalidades para a ferramenta de pós-edição de textos PET no objetivo de facilitar o desenvolvimento de tarefas de anotação de pós-edições sobre traduções produzidas automaticamente pelas tecnologias empregadas pela empresa text&form GmbH. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Coordenador., Financiador(es): text&form GmbH - Remuneração.

• 2014 - 2015

  Integração dos Sistemas QuEst e Okapi, Descrição: O objetivo deste projeto é integrar a plataforma QuEst (http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/), um toolkit para Estimativa de Qualidade de Texto criado na Universidade de Sheffield, com a plataforma Okapi (http://www.opentag.com/okapi/), a qual oferece soluções de tradução e adaptação de texto multilingual. Com esta integração é possível que usuários incorporem tecnologias de estimativa de qualidade em suas linhas de produção de conteúdo traduzido e/ou adaptado. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Gustavo Henrique Paetzold - Integrante / Lucia Specia - Coordenador / Yves Savourel - Integrante., Financiador(es): European Association for Machine Translation - Remuneração.

Prêmios