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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Diving into Data Diversity for Fair and Robust Natural Language Processing

Descripción del proyecto

Explorar la equidad de los modelos de procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es esencial para crear una inteligencia artificial (IA) capaz de aprender, comprender y comunicarse en lenguas humanas. Sin embargo, el PNL se enfrenta a retos al garantizar la equidad y solidez de sus modelos, a menudo debido a que se centra más en el tamaño de los conjuntos de datos que en su calidad. El proyecto DataDivers, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende resolver este problema desarrollando un marco revolucionario para medir la diversidad de datos en conjuntos de datos de PNL. El equipo del proyecto investigará el impacto de la diversidad de datos en el comportamiento de los modelos de PNL e ideará soluciones innovadoras para aprovechar la diversidad a fin de crear modelos más sólidos y justos. Gracias a estas iniciativas, DataDivers transformará la forma en que la PLN aborda la diversidad de datos, lo que se traducirá en avances en la equidad y el rendimiento de la IA.

Objetivo

Despite great progress in the field of Natural Language Processing (NLP), the field is still struggling to ensure the robustness and fairness of models. So far, NLP has prioritized data size over data quality. Yet there is growing evidence suggesting that the diversity of data, a key dimension of data quality, is crucial for fair and robust NLP models. Many researchers are therefore trying to create more diverse datasets, but there is no clear path for them to follow. Even the fundamental question “How can we measure the diversity of a dataset?” is currently wide open. It is both surprising and concerning that we still lack the tools and theoretical insights to understand, improve, and leverage data diversity in NLP.

DataDivers will 1) develop the first ever framework to measure data diversity in NLP datasets; 2) investigate how data diversity impacts NLP model behavior; and 3) develop novel approaches that harness data diversity for fairer and more robust NLP models. I operationally define the diversity of a text collection as the variability of texts along specific dimensions (e.g. semantic, lexical, and sociolinguistic). Sociolinguistic diversity in particular, is an overlooked but crucial dimension, which I am committed to addressing.

DataDivers will break new ground by taking a comprehensive view of data diversity, which is urgently needed for robust and fair NLP. Its approach will be both theoretical and empirical. It will combine insights from disciplines that have developed methodologies to quantify data diversity with rigorous empirical experimentation. DataDivers will take a unique view on data diversity: measuring it at the dataset level, and across contexts for individual features. Finally, DataDivers will use its framework to develop diversity-informed data collection and model training methods. DataDivers’ results will impact the full NLP development pipeline—from data collection to evaluation—and open up a new, urgently needed, area of research.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

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.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-2024-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITEIT UTRECHT
Aportación neta de la UEn

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.

€ 1 500 000,00
Coste total

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.

€ 1 500 000,00

Beneficiarios (1)

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