Ziel
                                In our daily life, we are submerged by huge amounts of text, coming from different sources such as emails, news, reports, and so on. The availability of unprecedented volumes of data represents both a challenge and an opportunity. On one hand, it can lead to information overload, a phenomenon that limits one’s capacity to understand an issue and act in the presence of too much information. On the other hand, the effective harnessing of this information has undeniable economical potential. Furthermore, In the European context, special needs to be put to multilingualism to guarantee global access to high quality information.
The objective of this application is to develop ML-TEXTSUM, a system for efficient and accurate multi-lingual text summarization. That is, given as input a text document, the system will output a summary of the document in the same or in a different language. Building on recent breakouts in machine learning and natural language processing, I propose a novel architecture for ML-TEXTSUM that will be able to produce high quality summaries while at same time remain modular enough so that new languages can be added with minimal effort. The availability of such system shall allow citizens, regardless of their language, to better handle the information overload and to gain access to critically distilled information (e.g. what is a certain newspaper’s opinion on the same topic this year? Are male/female athletes portrayed differently by the media?). 
The project is characterized by the interplay of multiple disciplines: the proposed architecture requires to master a combination of natural language processing and machine learning techniques. At the same time, the formidable scale of this system will require the development of novel distributed optimization methods. This interplay will be achieved thanks to my past and future collaborations, my solid background in optimization and machine learning, as well as through the acquisition of new ad-hoc skills.
                            
                                Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
                                                                                                            
                                            
                                            
                                                CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
                                                
                                            
                                        
                                                                                                
                            CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Verarbeitung natürlicher Sprache
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Data Mining
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Datenverarbeitung
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz Computational Intelligence
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                                Schlüsselbegriffe
                                
                                    
                                    
                                        Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
                                        
                                    
                                
                            
                            
                        Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
            Programm/Programme
            
              
              
                Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
                
              
            
          
                      Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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                  H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
                                      HAUPTPROGRAMM
                                    
 Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen
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                  H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
                                    
 Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen
            Thema/Themen
            
              
              
                Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
                
              
            
          
                      
                  Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
            Finanzierungsplan
            
              
              
                Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
                
              
            
          
                      Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen
              Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
                
                  
                  
                    Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
                    
                  
                
            
                          Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2016
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
8092 Zuerich
Schweiz
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.
 
           
        