Description du projet
Outils pour le pseudo-étiquetage interlinguistique dans les sciences sociales computationnelles
Les grands modèles de langage (LLM) sont désormais largement utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP) pour pseudo-étiqueter des variables de données clés, telles que les marqueurs d’émotions pour les psychologues, les états financiers pour les économistes et le langage toxique pour les chercheurs dans le domaine des droits de l’homme. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LACOS fera progresser l’utilisation des LLM en sciences sociales computationnelles (CSS). Le projet développera des outils pour pseudo-étiqueter efficacement les données CSS dans un contexte multilingue et créera un ensemble de données pour évaluer la robustesse linguistique des LLM. Il identifiera également les meilleures pratiques en matière de pseudo-étiquetage multilingue et explorera les techniques d’apprentissage actif afin de minimiser les efforts d’annotation manuelle. Les résultats permettront aux chercheurs en CSS d’économiser des ressources et de rendre les outils accessibles dans toutes les langues.
Objectif
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.
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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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
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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.
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-2024-PF-01
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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.
1010 WIEN
Autriche
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.