Descrizione del progetto
Un quadro pionieristico per l’analisi automatica delle relazioni tra testi
L’elaborazione del linguaggio naturale non riesce a sostenere l’analisi di relazioni precise tra testi: le relazioni intertestuali. Si tratta di un traguardo cruciale per l’IA, poiché consentirebbe l’analisi dell’origine e dell’evoluzione di testi e idee, aprendo nuove possibilità per l’applicazione dell’IA alla collaborazione basata sui testi, dall’istruzione alle aziende. Finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, il progetto InterText sta sviluppando il primo quadro in assoluto per l’esplorazione dell’intertestualità nell’elaborazione del linguaggio naturale. InterText svilupperà modelli concettuali e applicati, nonché set di dati per lo studio di commenti in linea, collegamenti impliciti e versionamento dei documenti. I modelli saranno valutati in due casi di studio che comprendono la revisione paritaria accademica e lo sfatamento della teoria del complotto.
Obiettivo
Interpreting text in the context of other texts is very hard: it requires understanding the fine-grained semantic relationships between documents called intertextual relationships. This is critical in many areas of human activity, including research, business, journalism, and others. However, finding and interpreting intertextual relationships and tracing information throughout heterogeneous sources remains a tedious manual task. Natural language processing (NLP) fails to adequately support it: mainstream NLP considers texts as static, isolated entities, and existing approaches to cross-document understanding focus on narrow use cases and lack a common, theoretical foundation. Data is scarce and difficult to create, and the field lacks a principled framework for modelling intertextuality.
InterText breaks new ground by proposing the first general framework for studying intertextuality in NLP. We instantiate our framework in three intertextuality types: inline commentary, implicit linking, and semantic versioning. We produce new datasets and generalizable models for each of them. Rather than treating text as a sequence of words, we introduce a new data model that naturally reflects document structure and cross-document relationships. We use this data model to create novel, intertextuality-aware neural representations of text. While prior work ignores similarities between different types of intertextuality, we target their synergies. Thus, we offer solutions that scale to a wide range of tasks and across domains. To enable modular and efficient transfer learning, we propose new document-level adapter-based architectures. We investigate integrative properties of our framework in two case studies: academic peer review and conspiracy theory debunking. InterText creates a solid research platform for intertextuality-aware NLP crucial for managing the dynamic, interconnected digital discourse of today.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-ADG
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
64289 Darmstadt
Germania