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Sobre

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Sou professor associado do Departamento de Ciência de Computadores da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e coordenador do LIAAD, Laboratório de Inteligência Artificial e de Apoio à Decisão da UP. O LIAAD é um cenrto do INESC TEC desde 2007. Sou doutor em Ciência da Computação pela U. Porto, MSc. em Fundamentos de Tecnologia de Informação Avançada pelo Imperial College e Lic. Em Matemática Aplicada ramo Ciência de Computadores (U. Porto). Os meus interesses de investigação são Extração de Conhecimento (Data Mining) e Aprendizagem Automática (Machine Learning), em particular regras de associação, text mining e sistemas de recomendação. A minha investigação anterior inclui programação em lógica indutiva e data miing colaborativo. Eu leciono cursos relacionados com programação, processamento de informação, data mining e outras áreas da computação. Enquanto na Faculdade de Economia, onde permaneci de 1996 a 2009, lancei, com outros colegas, o mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão (MADSAD), que coordenei de 2000 a Abril de 2008. Dirijo projetos em data mining e inteligência na web. Fui diretor do Mestrado em Ciência dos Computadores no DCC-FCUP de junho de 2010 a agosto de 2013. Co-organizei conferências internacionais (ECML / PKD 2015, Discovery Science 2009, ECML / PKDD 05 e EPIA 01), workshops e seminários em data mining e inteligência artificial. Fui Vice-Presidente da APPIA Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial.

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de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    Alípio Jorge
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Coordenador de Centro
  • Desde

    01 janeiro 2008
026
Publicações

2022

LMMS reloaded: Transformer-based sense embeddings for disambiguation and beyond

Autores
Loureiro, D; Mário Jorge, A; Camacho Collados, J;

Publicação
ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract

2022

The CirCor DigiScope Dataset: From Murmur Detection to Murmur Classification

Autores
Oliveira, J; Renna, F; Costa, PD; Nogueira, M; Oliveira, C; Ferreira, C; Jorge, A; Mattos, S; Hatem, T; Tavares, T; Elola, A; Rad, AB; Sameni, R; Clifford, GD; Coimbra, MT;

Publicação
IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS

Abstract

2022

The 5th International Workshop on Narrative Extraction from Texts: Text2Story 2022

Autores
Campos, R; Jorge, A; Jatowt, A; Bhatia, S; Litvak, M;

Publicação
ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, PT II

Abstract

2022

Proceedings of Text2Story - Fifth Workshop on Narrative Extraction From Texts held in conjunction with the 44th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2022), Stavanger, Norway, April 10, 2022

Autores
Campos, R; Jorge, AM; Jatowt, A; Bhatia, S; Litvak, M;

Publicação
Text2Story@ECIR

Abstract

2022

Text2Icons: linking icons to narrative participants (position paper)

Autores
Valente, J; Jorge, A; Nunes, S;

Publicação
Proceedings of Text2Story - Fifth Workshop on Narrative Extraction From Texts held in conjunction with the 44th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2022), Stavanger, Norway, April 10, 2022.

Abstract
Narratives are used to convey information and are an important way of understanding the world through information sharing. With the increasing development in Natural Language Processing and Artificial Intelligence, it becomes relevant to explore new techniques to extract, process, and visualize narratives. Narrative visualization tools enable a news story reader to have a different perspective from the traditional format, allowing it to be presented in a schematic way, using representative symbols to summarize it. We propose a new narrative visualization approach using icons to represent important narrative elements. The proposed visualization is integrated in Brat2Viz, a narrative annotation visualization tool that implements a pipeline that transforms text annotations into formal representations leading to narrative visualizations. To build the icon visualization, we present a narrative element extraction process that uses automatic sentence extraction, automatic translation methods, and an algorithm that determines the actors' most adequate descriptions. Then, we introduce a method to create an icon dictionary, with the ability to automatically search for icons. Furthermore, we present a critical analysis and user-based evaluation of the results resorting to the responses collected in two separate surveys. © 2021 Copyright for this paper by its authors

Teses
supervisionadas

2021

Regime Detection in Sensor Data

Autor
Ebrahim Behrouzian Nejad

Instituição
UP-FCUP

2021

Public Transport Timetable Synchronization using Optimization Techniques

Autor
Joana Maria Ferreira Alvura da Hora

Instituição
UP-FEUP

2021

Dataflower: harnessing heterogeneous hardware parallelism for creative applications

Autor
Pedro Miguel Silva Carlos Sousa Ângelo

Instituição
UP-FEUP

2021

Elasticidade em Lock-Free Hash-Tries

Autor
João Miguel Chamiça Pereira

Instituição
UP-FCUP

2021

Study of Electrical Protection function in grids with higher levels of Renewables that can cause a decrease of Short Circuit Currents and lead to grid Isolated systems

Autor
João Pedro Alves Rodrigues da Costa

Instituição
UP-FEUP