<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
  </head>
  <body bgcolor="#ffffff" text="#000000">
    <div class="moz-text-html" lang="x-western"> <b>PhD Studentship on
        Machine Learning Methods for User Modelling and Personalised
        Summarisation</b><br>
      <br>
      <i>Department of Computer Science, University of Sheffield</i><br>
      <br>
      <a class="moz-txt-link-freetext"
href="http://www.findaphd.com/search/ProjectDetails.aspx?PJID=35209&LID=1772">http://www.findaphd.com/search/ProjectDetails.aspx?PJID=35209&LID=1772</a><span
        id="lblDescription" style="font-weight: normal;"><br>
        <br>
        Applications are invited for a 3-year PhD studentship on
        statistical natural language processing. Deadline: 31 December
        2011.<br>
        <br>
        The aim of this studentship is to design machine learning
        methods to better capture information about the user from their
        social media activities and then use that information to
        summarise relevant new social media content. This research topic
        falls in the broader area of Natural Language Processing (NLP),
        where Sheffield University has established an
        internationally-leading reputation. In particular, through their
        widely-used GATE NLP toolkit (<a class="moz-txt-link-freetext"
          href="http://gate.ac.uk">http://gate.ac.uk</a>) which provides
        many indispensable tools for working with large unstructured
        text collections, including semantic search, information
        extraction and translation. <br>
        <br>
        Candidates should have a First Class Honours or a good 2.1
        degree in Computer Science or Mathematics and have excellent
        computer programming skills. Experience with machine learning
        techniques for natural language processing is essential, and
        detailed knowledge of text summarisation and/or user modelling
        would be highly desirable. Research experience with Facebook,
        Twitter, and other social media would also be desirable, but is
        not strictly necessary, as would be knowledge of GATE. <br>
      </span>
      <div id="divFundingNotes"> <br>
        <h3>Funding Notes:</h3>
        <br>
        The grant will cover all study fees for EU and UK nationals only
        and a living stipend for three years. The stipend will provide
        £13290 p.a. for UK nationals or approximately £9000 p.a. for EU
        nationals. <br>
        <br>
      </div>
      <br>
      <h3>References:</h3>
      <br>
      <span id="lblReferences" style="font-style: italic;">Dr Kalina
        Bontcheva’s homepage <a class="moz-txt-link-freetext"
          href="http://www.dcs.shef.ac.uk/%7Ekalina">http://www.dcs.shef.ac.uk/~kalina</a>
        <br>
        <br>
        Dr Trevor Cohn’s homepage <a class="moz-txt-link-freetext"
          href="http://www.dcs.shef.ac.uk/%7Etcohn">http://www.dcs.shef.ac.uk/~tcohn</a>
        <br>
        <br>
        NLP research group <a class="moz-txt-link-freetext"
          href="http://nlp.shef.ac.uk/">http://nlp.shef.ac.uk/</a> <br>
        <br>
        Machine Learning research group <a
          class="moz-txt-link-freetext"
          href="http://www.dcs.shef.ac.uk/ml">http://www.dcs.shef.ac.uk/ml</a>
      </span><br>
    </div>
  </body>
</html>