Projektbeschreibung
Maschinenübersetzung ohne Datenlecks
Bei maschinellen Übersetzungsdiensten werden Texte für gewöhnlich auf einen Server hochgeladen. Das kann den Datenschutz für die Nutzerinnen und Nutzer beeinträchtigen und die Vertraulichkeit der Daten verletzen. Das EU-finanzierte Projekt Bergamot wird lokale Übersetzungen ermöglichen und damit den Datenschutz gewährleisten, da die Daten dabei zu keiner Zeit außerhalb des nutzereigenen Geräts übermittelt werden. Durch Effizienzforschung können auf einem normalen Desktop-Computer oder Laptop mehrere Tausend Wörter pro Sekunde übersetzt werden. Das System gibt dabei außerdem an, wie zuverlässig die Übersetzungen sind, und unterstützt beim Ausfüllen von fremdsprachigen Formularen. Die Software und die zugehörigen Modelle werden als Open-Source-Erweiterung für Mozilla Firefox zur Verfügung gestellt, sodass Laien aus dem privaten und öffentlichen Sektor von den zahlreichen Vorteilen profitieren können.
Ziel
The Bergamot project will add and improve client-side machine translation in a web browser. Unlike current cloud-based options, running directly on users' machines empowers citizens to preserve their privacy and increases the uptake of language technologies in Europe in various sectors that require confidentiality. Free software integrated with an open-source web browser, such as Mozilla Firefox, will enable bottom-up adoption by non-experts, resulting in cost savings for private and public sector users who would otherwise procure translation or operate monolingually.
To understand and support non-expert users, our user experience work package researches their needs and creates the user interface. Rather than simply translating text, this interface will expose improved quality estimates, addressing the rising public debate on algorithmic trust. Building on quality estimation research, we will enable users to confidently generate text in a language they do not speak, enabling cross-lingual online form filling. To improve quality overall, dynamic domain adaptation research addresses the peculiar writing style of a website or user by adapting translation on the fly using local information too private to upload to the cloud. These applications require adaptation and inference to run on desktop hardware with compact model downloads, which we address with neural network efficiency research. Our combined research on user experience, domain adaptation, quality estimation, outbound translation, and efficiency support a broad browser-based innovation plan.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-ICT-2018-2
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
EH8 9YL Edinburgh
Vereinigtes Königreich