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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Deep Multimodal Learning for Mining and Generation of Arguments

Descrizione del progetto

Un paradigma multimodale per l’estrazione di argomenti

Il dibattito si svolge quotidianamente su numerose piattaforme mediatiche, estendendosi oltre l’interazione tra esseri umani fino a includere i dialoghi con le macchine. Sebbene l’analisi automatizzata dell’argomentazione garantisca la validità logica e l’equità nei dibattiti, i sistemi attualmente esistenti hanno difficoltà a gestire argomentazioni implicite o incomplete e non riescono inoltre ad elaborare interazioni complesse e multimodali che combinano segnali sia verbali che non verbali. Per ovviare a questo problema, il progetto PANDORA, finanziato dal CER, mira a rendere più comprensibile l’argomentazione multimodale negli ambienti digitali attraverso l’introduzione di nuove tecniche computazionali. Per far progredire l’estrazione di argomenti, si ricorrerà a un approccio non supervisionato che modella sia gli aspetti espliciti che quelli latenti del ragionamento umano. Collegando tra loro elementi verbali e non verbali (visivi, sociali), questo quadro di riferimento offre un nuovo paradigma multimodale che apre nuove prospettive nella ricerca in materia di intelligenza artificiale.

Obiettivo

Argumentation is carried out every day on multiple platforms and media, no longer exchanged only between humans, but also in human-machine dialogues. The computational analysis of argumentation is vital to ensure logical soundness and fairness in argument exchanges. The state of the art falls short of fulfilling these needs and does not offer a robust handling of incomplete and implicit arguments, and of multimodal argumentation involving verbal and nonverbal cues.
My project will solve this timely scientific and societal challenge by developing computational methods for making multimodal argumentation in digitally mediated human interactions more intelligible. Our key move is to go beyond the traditional supervised argument mining approach to analyse argumentation from text. To do so, we introduce a new foundation for argument mining based on unsupervised learning to capture both the explicit and the latent features of human argumentation. A new family of methods for the analysis of multimodal argumentation, to consider both verbal (text, audio) and nonverbal (image, video, social context) features, will empower this paradigm change, breaking new ground in Artificial Intelligence (AI) and beyond. The project will further define novel generative methods that reflect the latent properties of human argumentation and generate robust arguments to be put forward in human-machine interactions.
The benefits of this research are far-reaching. First, it will significantly strengthen AI-based argumentation analysis by automatically identifying fallacies and biases while improving fairness in argument generation. Second, argument-based digital mediation will enhance transparency in reaching consensus during deliberative democracy processes. By revealing underlying argumentation reasoning patterns and harnessing both verbal and nonverbal contexts, this research will revolutionize the ability to evaluate evidence and form reasoned judgments in crucial areas like politics and law

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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.

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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2025-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
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.

€ 1 999 651,00
Indirizzo
RUE MICHEL ANGE 3
75794 PARIS
Francia

Mostra sulla mappa

Regione
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo di attività
Research Organisations
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.

€ 1 999 651,00

Beneficiari (1)

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