Trabajo sobre empresas y posicionamiento respecto a biodiversidad
Budget: €250 – €750 EUR
Existe información pública (informes que deben entregar a las autoridades, documentos en la Web, etc.), que describe cómo una empresa aborda aspectos relacionados con la biodiversidad, así como conjuntos de indicadores que normalmente se calculan y publican asociados a estas empresas.
El trabajo consiste en la generación de una base de datos de empresas europeas (comenzando por aquellas que cotizan en bolsa) en relación con su política o estrategia asociada a la biodiversidad, automáticamente a partir de los textos de estos informes y documentos (con indicadores relacionados con la biodiversidad a partir de sus informes u otra información pública).
La lista de objetivos a llevar a cabo para alcanzar las metas son las siguientes:
• Recopilación de corpus documentales, con ayuda de expertos que ya capturan este tipo de información. 20%
• Tratamiento de los documentos y preprocesamiento. 20%
• Generación de modelos de Inteligencia Artificial para el procesamiento de los textos y el análisis de aquellas frases que pueden actuar como evidencias para indicar aspectos de biodiversidad. 40%
• Puntuación (scoring) semi-automático de estos valores para los indicadores. 20%
El trabajo consiste en la generación de una base de datos de empresas europeas (comenzando por aquellas que cotizan en bolsa) en relación con su política o estrategia asociada a la biodiversidad, automáticamente a partir de los textos de estos informes y documentos (con indicadores relacionados con la biodiversidad a partir de sus informes u otra información pública).
La lista de objetivos a llevar a cabo para alcanzar las metas son las siguientes:
• Recopilación de corpus documentales, con ayuda de expertos que ya capturan este tipo de información. 20%
• Tratamiento de los documentos y preprocesamiento. 20%
• Generación de modelos de Inteligencia Artificial para el procesamiento de los textos y el análisis de aquellas frases que pueden actuar como evidencias para indicar aspectos de biodiversidad. 40%
• Puntuación (scoring) semi-automático de estos valores para los indicadores. 20%
Related categories:
Python
Data Processing
Machine Learning (ML)
Natural Language
Artificial Intelligence