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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-05-28

Parsing low-resource languages and domains

Objetivo

There are noticeable asymmetries in availability of high-quality natural language processing (NLP). We can adequately summarize English newspapers and translate them into Korean, but we cannot translate Korean newspaper articles into English, and summarizing micro-blogs is much more difficult than summarizing newspaper articles. This is a fundamental problem for modern societies, their development and democracy, as well as perhaps the most important research problem in NLP right now.

Most NLP technologies rely on highly accurate syntactic parsing. Reliable parsing models can be induced from large collections of manually annotated data, but such collections are typically limited to sampled newswire in major languages. Highly accurate parsing is therefore not available for other languages and other domains.

The NLP community is well aware of this problem, but unsupervised techniques that do not rely on manually annotated data cannot be used for real-world applications, where highly accurate parsing is needed, and sample bias correction methods that automatically correct the bias in newswire when parsing, say, micro-blogs, do not yet lead to robust improvements across the board.

The objective of this project is to develop new learning methods for parsing natural language for which no unbiased labeled data exists. In order to do so, we need to fundamentally rethink the unsupervised parsing problem, including how we evaluate unsupervised parsers, but we also need to supplement unsupervised learning techniques with robust methods for automatically correcting sample selection biases in related data. Such methods will be applicable to both cross-domain and cross-language syntactic parsing and will pave the way toward robust and scalable NLP. The societal impact of robust and scalable NLP is unforeseeable and comparable to how efficient information retrieval techniques have revolutionized modern societies.

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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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.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

ERC-2012-StG_20111124
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

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.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institución de acogida

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Aportación de la UE
€ 1 126 183,20
Dirección
NORREGADE 10
1165 KOBENHAVN
Dinamarca

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Región
Danmark Hovedstaden Byen København
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
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.

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Beneficiarios (1)

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