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Active Learning with Large Language Models for Cross-lingual Pseudo-labeling in Computational Social Science

Projektbeschreibung

Werkzeuge für die sprachübergreifende Pseudo-Etikettierung in der computergestützten Sozialwissenschaft

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) werden heute in der maschinellen Sprachverarbeitung häufig verwendet, um Pseudo-Label für wichtige Datenvariablen zu erstellen, z. B. Emotionsmarker für die Psychologie, Finanzberichte für die Wirtschaftswissenschaft und toxische Sprache für die Menschenrechtsforschung. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird über das Projekt LACOS der Einsatz von LLM in der computergestützten Sozialwissenschaft gefördert. Im Rahmen des Projekts werden Werkzeuge zur effizienten Pseudoetikettierung von Daten in einem sprachübergreifenden Kontext entwickelt. Zudem wird ein Datensatz zur Bewertung der sprachlichen Robustheit von LLM erstellt. Darüber hinaus werden bewährte Verfahren für die sprachübergreifende Pseudoetikettierung ermittelt und aktive Lernverfahren zur Minimierung des manuellen Annotationsaufwands untersucht. Mit den Ergebnissen können Forschende der Sozialwissenschaften Ressourcen sparen und auf sprachübergreifende Werkzeuge zugreifen.

Ziel

Large Language Models (LLMs) have become ubiquitous in the area of Natural Language Processing (NLP). This project aims to advance the applications of LLMs in the multidisciplinary field of Computational Social Science (CSS). Specifically, LLMs are often used to pseud-label (at scale) variables in data that are of interest to social scientists (e.g. a psychologist would look for emotion markers, an economist for statements about money, a human rights researcher for toxic language etc.) I will develop and test novel tooling for applying LLMs to efficiently pseudo-label CSS data in a cross-lingual setting. The project will proceed in three phases. First, a dataset and methodology for evaluating the language robustness of LLMs (isolated from all other confounding factors) will be developed. Second, using this methodology a set of general best practices will be determined for the scenario of applying LLMs to cross-lingual pseudo-labeling for CSS. Finally, both existing and novel active learning approaches will be investigated to minimize the manual annotation effort required to oversee the pseudo-labeling process. Using insights from this project a user-friendly freely publicly available tool for pseudo-labeling using LLMs will be published. The methods will be tested on two example tasks: toxicity detection and disinformation detection. Overall, the project results will make the work of CSS researchers more efficient in terms of both time and financial resources. Moreover, the cross-lingual nature of the tool will make it applicable to languages other than English, including small and low-resourced languages. Consequently, this project will contribute to make tooling accessible to a wide and diverse set of CSS researchers, increasing the outreach and inclusivity of CSS research and fostering international collaboration.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

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

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITAT WIEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 214 344,72
Adresse
UNIVERSITATSRING 1
1010 WIEN
Österreich

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Region
Ostösterreich Wien Wien
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0