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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Making Sense of Human-Human Conversation Data

Descrizione del progetto


Content analytics and language technologies

The overall goals of the SENSEI project are twofold. First, SENSEI will develop summarization/analytics technology to help users make sense of human conversation streams from diverse media channels. Second, SENSEI will design and evaluate its summarization technology in ecological environments, aiming to improve task performance and productivity of end-users.Conversational interaction is the most natural and persistent paradigm for business relations with end-customers or users. In contact centres millions of customer spoken conversations are handled daily. On social media platforms hundreds of millions of blog posts are delivered through generalist or proprietary platforms. In both cases, conversations have little impact on the intended target "listeners" due to the volume, velocity and diversity (media, style, social context) of the document streams (spoken conversations and blog posts). Most language analytics technology is limited in that it performs keyword search, which does not provide automatic descriptions of what happened, who said what, which opinions are held on what subject, in a coherent, readable and executable form. In the SENSEI project we plan to go beyond keyword search and sentence based analysis of conversations. We will design and adapt lightweight and large coverage linguistic models of semantic and discourse resources to learn a layered model of conversations. SENSEI will address the issue of multidimensional textual, spoken and metadata descriptors in terms of semantic, para-semantic and discourse structures. The combination of supervised and unsupervised learning techniques will support the scaling and adaptation of such computational models to the diversity of the conversation data. Automated generation of readable analytics documents (summaries) will support end-users in the context of large data analysis tasks. Summarization technology developed in SENSEI will be evaluated with respect to user's productivity in the context of ecological scenarios, specifically, call centre and social media conversation analysis.

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.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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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.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-ICT-2013-10
Vedi altri progetti per questo bando

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.

CP - Collaborative project (generic)

Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TRENTO
Contributo UE
€ 653 086,00
Indirizzo
VIA CALEPINA 14
38122 Trento
Italia

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Regione
Nord-Est Provincia Autonoma di Trento Trento
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
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.

Nessun dato

Partecipanti (5)

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