Objetivo
In the last one or two decades, language technology has achieved a number of important successes, for example, producing functional machine translation systems and beating humans in quiz games. The key bottleneck which prevents further progress in these and many other natural language processing (NLP) applications (e.g. text summarization, information retrieval, opinion mining, dialog and tutoring systems) is the lack of accurate methods for producing meaning representations of texts. Accurately predicting such meaning representations on an open domain with an automatic parser is a challenging and unsolved problem, primarily because of language variability and ambiguity. The reason for the unsatisfactory performance is reliance on supervised learning (learning from annotated resources), with the amounts of annotation required for accurate open-domain parsing exceeding what is practically feasible. Moreover, representations defined in these resources typically do not provide abstractions suitable for reasoning.
In this project, we will induce semantic representations from large amounts of unannotated data (i.e. text which has not been labeled by humans) while guided by information contained in human-annotated data and other forms of linguistic knowledge. This will allow us to scale our approach to many domains and across languages. We will specialize meaning representations for reasoning by modeling relations (e.g. facts) appearing across sentences in texts (document-level modeling), across different texts, and across texts and knowledge bases. Learning to predict this linked data is closely related to learning to reason, including learning the notions of semantic equivalence and entailment. We will jointly induce semantic parsers (e.g. log-linear feature-rich models) and reasoning models (latent factor models) relying on this data, thus, ensuring that the semantic representations are informative for applications requiring reasoning.
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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje supervisado
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencia de datos procesamiento del lenguaje natural
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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.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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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.
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.
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.
ERC-STG - Starting Grant
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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.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2015-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
EH8 9YL Edinburgh
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.