Descripción del proyecto
Métodos simbólicos neuronales para sistemas de generación de lenguaje natural
Se puede utilizar la programación de inteligencia artificial para producir texto a partir datos. Esto se denomina «generación de lenguaje natural» (GLN o NLG, por sus siglas en inglés), la cual transforma datos complejos en lenguaje que suena natural, como si fuera escrito por una persona. En el proyecto financiado con fondos europeos NG-NLG se estudiarán los métodos neuronales de la GLN, que actualmente siguen limitándose a uso experimental. El motivo es que, a pesar de los resultados muy naturales de los sistemas neuronales recientes, el comportamiento de los sistemas de GLN no es transparente o fiable. En el proyecto se desarrollarán planteamientos innovadores que combinan planteamientos neuronales con representaciones semánticas simbólicas explícitas, lo cual permitirá un mayor control de los resultados y las inferencias lógicas explícitas sobre los datos. En el proyecto se probarán los planteamientos relativos a la generación de datos a texto, resúmenes y respuestas a diálogos.
Objetivo
This project aims to overcome the major hurdles that prevent current state-of-the-art models for natural language generation (NLG) from real-world deployment.
While deep learning and neural networks brought considerable progress in many areas of natural language processing, neural approaches to NLG remain confined to experimental use and production NLG systems are handcrafted. The reason for this is that despite the very natural and fluent outputs of recent neural systems, neural NLG still has major drawbacks: (1) the behavior of the systems is not transparent and hard to control (the internal representation is implicit), which leads to incorrect or even harmful outputs, (2) the models require a lot of training data and processing power do not generalize well, and are mostly English-only. On the other hand, handcrafted models are safe, transparent and fast, but produce less fluent outputs and are expensive to adapt to new languages and domains (topics). As a result, usefulness of NLG models in general is limited. In addition, current methods for automatic evaluation of NLG outputs are unreliable, hampering system development.
The main aims of this project, directly addressing the above drawbacks, are:
1) Develop new approaches for NLG that combine neural approaches with explicit symbolic semantic representations, thus allowing greater control over the outputs and explicit logical inferences over the data.
2) Introduce approaches to model compression and adaptation to make models easily portable across domains and languages.
3) Develop reliable neural-symbolic approaches for evaluation of NLG systems.
We will test our approaches on multiple NLG applications—data-to-text generation (e.g. weather or sports reports), summarization, and dialogue response generation. For example, our approach will make it possible to deploy a new data reporting system for a given domain based on a few dozen example input-output pairs, compared to thousands needed by current methods.
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2021-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
116 36 Praha 1
Chequia
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.