Objetivo
Natural language understanding, information extraction, and machine translation are critical for human-machine interaction and key technologies in many everyday applications (e.g. search engines, mobile devices, robots). Natural language understanding systems transform spoken language or written texts into syntactic and semantic structures. Critically, these systems need to be able to work flexibly on many different text genres.
A critical challenge for current syntactic analyzers in real-world applications is to adapt flexibly to different language domains. This problem arises because current syntactic analyzers are trained primarily on syntactically annotated newspaper texts. In particular, the major syntactic resource for training syntactic analyzers in English is an annotated text collection called the Penn-Tree Bank. The Penn-Tree Bank contains texts from only one genre that is economic news. However, the syntactic analyzers are applied to a wide range of text genres such as emails, newsgroups, blogs, consumer reviews, newspapers with mostly non-economic text, spoken language etc. When applied to these texts the error rate doubles. As a result of a doubled error rate the syntactic analyzer assigns the wrong syntactic structures to the input sentences. In other words, it confuses the subject and object in a sentence. Therefore it is no longer able to answer the critical questions in natural language understanding: Who does what to whom and why and when. For real-world applications this means that the robot may fail to understand the instructions or commands posed by the customer.
The aim of this proposal is to reduce this gap and to provide techniques that obtain a higher accuracy and allow the adaptation to out-of domain genres in an easy and economically acceptable way. Further, in an interdisciplinary and innovative fashion, we will combine syntactic analysis with related analysis techniques from the field of speech recognition.
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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.
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.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
FP7-PEOPLE-2013-CIG
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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.
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.
MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)
Coordinador
B15 2TT Birmingham
Reino Unido
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.