Descripción del proyecto
Los ordenadores aprenden sobre el lenguaje natural humano
Aunque los ordenadores son bastante inteligentes, también tienen sus limitaciones, especialmente en lo que se refiere al procesamiento del lenguaje natural (PLN). En este tipo de procesamiento, se necesitan reglas de abstracción y de alto nivel para transmitir la información, lo que hace que a los ordenadores les resulte difícil descifrar y comprender el lenguaje humano. El proyecto financiado con fondos europeos iEXTRACT revisará los métodos de extracción de información basados en reglas ante los avances en PLN y aprendizaje automático. La extracción de información constituye un esfuerzo colaborativo entre hombre y máquina, en el cual el usuario proporciona los conocimientos específicos sobre un campo y el sistema soluciona diversas complejidades lingüísticas independientes del campo, permitiendo en última instancia al usuario realizar consultas en textos no estructurados. El objetivo principal es ayudar a los expertos de campos específicos, como los abogados y los científicos, al permitirles procesar grandes volúmenes de datos y avanzar en su profesión.
Objetivo
Staggering amounts of information are stored in natural language documents, rendering them unavailable to data-science techniques. Information Extraction (IE), a subfield of Natural Language Processing (NLP), aims to automate the extraction of structured information from text, yielding datasets that can be queried, analyzed and combined to provide new insights and drive research forward.
Despite tremendous progress in NLP, IE systems remain mostly inaccessible to non-NLP-experts who can greatly benefit from them. This stems from the current methods for creating IE systems: the dominant machine-learning (ML) approach requires technical expertise and large amounts of annotated data, and does not provide the user control over the extraction process. The previously dominant rule-based approach unrealistically requires the user to anticipate and deal with the nuances of natural language.
I aim to remedy this situation by revisiting rule-based IE in light of advances in NLP and ML. The key idea is to cast IE as a collaborative human-computer effort, in which the user provides domain-specific knowledge, and the system is in charge of solving various domain-independent linguistic complexities, ultimately allowing the user to query
unstructured texts via easily structured forms.
More specifically, I aim develop:
(a) a novel structured representation that abstracts much of the complexity of natural language;
(b) algorithms that derive these representations from texts;
(c) an accessible rule language to query this representation;
(d) AI components that infer the user extraction intents, and based on them promote relevant examples and highlight extraction cases that require special attention.
The ultimate goal of this project is to democratize NLP and bring advanced IE capabilities directly to the hands of
domain-experts: doctors, lawyers, researchers and scientists, empowering them to process large volumes of data and
advance their profession.
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
52900 Ramat Gan
Israel