Descripción del proyecto
Un traductor automático sin fugas
Los servicios de traducción automática suelen subir el texto a un servidor, lo que reduce la privacidad del usuario y puede vulnerar la confidencialidad. El proyecto financiado con fondos europeos Bergamot realizará traducciones de forma local y así garantizará la privacidad, pues los datos nunca abandonarán el ordenador del usuario. La investigación en eficiencia permite a un ordenador de sobremesa normal o a un portátil traducir miles de palabras por segundo. El sistema también indica la fiabilidad de las traducciones y ayuda a rellenar formularios en lenguas extranjeras. El «software» y los modelos se publicarán como una extensión de código abierto integrado en Mozilla Firefox, lo que tendrá múltiples beneficios para usuarios no expertos de los sectores privado y público.
Objetivo
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.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-ICT-2018-2
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
EH8 9YL Edinburgh
Reino Unido