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Multilingual Flexible Neuro-Symbolic Language Generation

Descrizione del progetto

Sviluppare il sistema di generazione del linguaggio naturale di domani

La generazione del linguaggio naturale (NLG, natural language generation) è un processo software che trasforma in modo automatico la lingua scritta o parlata, convertendo i dati in testo leggibile, siano essi strutturati o meno. Al giorno d’oggi questa tecnica si trova dinanzi alcune sfide, come la controllabilità semantica, l’elevato consumo di energia e l’adeguatezza a lingue a bassa intensità di risorse. Il progetto M-FleNS del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie (MSCA) si propone di trovare soluzioni per alcune delle maggiori sfide presenti nel campo dell’NLG d’avanguardia. In particolare, il progetto approfondirà fino a che misura sia possibile combinare i punti di forza dei sistemi NLG basati sulla grammatica di tipo neurale e simbolico. Il lavoro svolto nell’ambito di M-FleNS consentirà di sviluppare un nuovo tipo di sistema NLG che riunirà il mondo simbolico con quello neurale, creando di conseguenza migliori sistemi e componenti NLG per applicazioni reali.

Obiettivo

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.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

DUBLIN CITY UNIVERSITY
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 199 694,40
Indirizzo
Glasnevin
9 Dublin
Irlanda

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Regione
Ireland Eastern and Midland Dublin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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