Obiettivo
"Deep learning is revolutionizing the field of Natural Language Processing (NLP), with breakthroughs in machine translation, speech recognition, and question answering. New language interfaces (digital assistants, messenger apps, customer service bots) are emerging as the next technologies for seamless, multilingual communication among humans and machines.
From a machine learning perspective, many problems in NLP can be characterized as structured prediction: they involve predicting structurally rich and interdependent output variables. In spite of this, current neural NLP systems ignore the structural complexity of human language, relying on simplistic and error-prone greedy search procedures. This leads to serious mistakes in machine translation, such as words being dropped or named entities mistranslated. More broadly, neural networks are missing the key structural mechanisms for solving complex real-world tasks requiring deep reasoning.
This project attacks these fundamental problems by bringing together deep learning and structured prediction, with a highly disruptive and cross-disciplinary approach. First, I will endow neural networks with a ""planning mechanism"" to guide structural search, letting decoders learn the optimal order by which they should operate. This makes a bridge with reinforcement learning and combinatorial optimization. Second, I will develop new ways of automatically inducing latent structure inside the network, making it more expressive, scalable and interpretable. Synergies with probabilistic inference and sparse modeling techniques will be exploited. To complement these two innovations, I will investigate new ways of incorporating weak supervision to reduce the need for labeled data.
Three highly challenging applications will serve as testbeds: machine translation, quality estimation, and dependency parsing. To maximize technological impact, a collaboration is planned with a start-up company in the crowd-sourcing translation industry."
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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienza dei dati elaborazione del linguaggio naturale
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
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.
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.
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.
ERC-STG - Starting Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2017-STG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
3810-193 GLORIA E VERA CRUZ
Portogallo
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.