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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Tensors and Neural Networks for Computational Creativity

Description du projet

Développer des modèles informatiques de créativité linguistique

La créativité linguistique est omniprésente, non seulement dans la littérature, mais également dans l’usage quotidien de la langue. Un modèle informatique de la créativité linguistique peut se révéler utile pour deux raisons: il pourrait donner un aperçu des processus d’expression créative humaine et permettre aux systèmes de génération de langage naturel de produire un discours réaliste. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet TENACITY se propose de développer des modèles autonomes de créativité linguistique par le biais d’une nouvelle approche qui combine des réseaux tenseurs et neuronaux. Les techniques de réseaux neuronaux standard offrent déjà de bons résultats dans certaines tâches de traitement des langues naturelles, mais elles imitent simplement la production linguistique humaine et manquent de créativité. TENACITY entend surmonter cette limitation en développant des algorithmes capables de saisir le sens d’un texte et de l’exprimer de manière créative.

Objectif

Creativity in language is ubiquitous. It is abundantly present in work with an explicit creative intention - such as literary novels or poems - but weighty doses of creativity also pervade everyday language use. We believe that a computational model of creativity that focuses on language will shed light on the enigmatic processes and interactions that come into play when we humans express ourselves in creative ways. Moreover, natural language generation systems - in order to produce realistic utterances - need to be endowed with a certain capacity for creativity. The main goal of this research project is to develop unsupervised models of language that exhibit creativity. In order to do so, we propose an integrated approach that combines a number of important and innovative techniques. First of all, we rely on constructs from linear algebra called tensors in order to express language content according to different parameters. Using tensors, we are able to induce latent semantics from multi-way co-occurrences of textual content, which can subsequently be used for the generation of creative expressions. Secondly, we rely on advanced machine learning techniques, notably neural networks. Neural network techniques have recently shown impressive performance in a number of natural language processing tasks. Yet, these techniques are mainly mimicking human language production, and thus are showing little creativity in language generation; by adapting neural network approaches in various ways, as well as integrating them with our tensor-based approach, we expect to develop algorithms that are able to grasp the meaning of textual content in a more profound and elaborate way, and at the same time are able to express it with creative intent. The project has the potential for groundbreaking results, not only because it would deepen our understanding of creativity, but also because of practical applications within the field of natural language processing.

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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2022-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
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.

€ 1 988 500,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 LEUVEN
Belgique

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Région
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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.

€ 1 988 500,00

Bénéficiaires (1)

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