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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Multilingual Flexible Neuro-Symbolic Language Generation

Description du projet

Développer le système de génération automatique de texte de demain

La génération automatique de texte (GAT) est un processus logiciel qui transforme automatiquement le langage naturel écrit ou parlé tiré de données structurées et non structurées en un texte lisible par l’homme. À l’heure actuelle, la GAT est confrontée à une série de défis, notamment la contrôlabilité sémantique, un caractère énergivore et sa pertinence pour les langues caractérisées par de faibles ressources. Le projet M-FleNS, relevant des Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), entend trouver des solutions à certains des plus grands problèmes des systèmes de GAT de pointe. Plus particulièrement, il déterminera la mesure dans laquelle il est possible de combiner les forces des systèmes GAT neuronaux et symboliques, fondés sur la grammaire. Les travaux du projet déboucheront sur le développement d’un nouveau type de système GAT qui réunit les mondes symbolique et neuronal, créant ainsi de meilleurs systèmes et composants GAT destinés aux applications du monde réel.

Objectif

The core aim of the M-FleNS (Multilingual Flexible Neuro-Symbolic Language Generation) project is to explore the extent to which combining the strengths of neural and symbolic (grammar-based) Natural Language Generation (NLG) systems is possible. We will build FleNS generators that (i) exploit grammar-based system aspects to address the vexed problems of poor accuracy (including hallucinations and omissions of content) and data and energy-hungriness in neural generators, and (ii) exploit neural system aspects to address problems with fluency, coverage and robustness in grammar-based generators. The overall ambition is to find solutions for some of the biggest current challenges in state-of-the-art NLG, including semantic controllability, energy greed and suitability for low-resource languages. Combining the Applicant's expertise in symbolic NLG systems and data annotation with the Supervisor's expertise in machine learning and evaluation for NLG, and benefiting from the excellent ADAPT research environment, we will develop a new type of NLG system that combines the best of both worlds, symbolic and neural, to create better NLG systems and components for real-world applications.

The project is well aligned with the European Green Deal strategy and more particularly with the Digital Europe Programme whose main objectives include bringing digital technology to businesses, citizens and public administrations. Through a combination of working with the Supervisor and her research group, direct training, international collaboration and self-guided study, the Applicant will expand his spectrum of scientific expertise to Deep Learning methods and human evaluation of NLP systems, strengthen his general knowledge in linguistics, and acquire a comprehensive understanding of the IPR and business related skills needed for further exploitation. This project will allow the Applicant to establish himself as an internationally recognised research leader in the field of NLG.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

DUBLIN CITY UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 199 694,40
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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