Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Lifelong UNiversal lAnguage Representation

Opis projektu

Algorytmy uczenia głębokiego służące poprawie jakości tłumaczenia maszynowego

Tłumaczenie maszynowe to tłumaczenie wykonywane automatycznie przez komputer bez udziału człowieka. Pomimo postępu technologicznego technologia przetwarzania mowy i języka nie zaspokaja póki co potrzeb wielojęzycznego świata. W ramach finansowanego przez UE projektu LUNAR opracowany zostanie wielojęzyczny i multimodalny model, który opiera się na uniwersalnej reprezentacji językowej tworzonej przez całe życie. Model ten zrekompensuje brak danych nadzorowanych i znacznie zwiększy zdolność systemów do uogólniania. Pozwoli to zmniejszyć liczbę wymaganych systemów tłumaczeniowych z kwadratowej do liniowej, a także umożliwi przyrostową adaptację nowych języków i danych.

Cel

Why is machine translation between English and Portuguese significantly better than machine translation between Dutch and Spanish? Why do speech recognizers work better in German than Finnish? The main problem is the insufficient amount of labelled data for training in both cases. Although the world is multimodal and highly multilingual, speech and language technology is not keeping up with the demand in all languages. We need better learning methods that exploit the advancements of a few modalities and languages for the benefit of others. This proposal addresses the low-resources problem and the expensive approach to multilingual machine translation since systems for all translation pairs are required.
LUNAR proposes to jointly learn a multilingual and multimodal model that builds upon a lifelong universal language representation. This model will compensate for the lack of supervised data and significantly increase the system capacity of generalization from training data given the unconventional variety of employed resources. This model will reduce the number of required translation systems from quadratic to linear as well as allowing for an incremental adaptation of new languages and data.
The high-risk/high-gain relies on automatically training a universal language representation by specifically designed deep learning algorithms. LUNAR will employ an encoder-decoder architecture. The encoder represents an abstraction of the input by reducing its dimensionality,which will become the proposed universal language representation; from this abstraction, the decoder generates the output. The encoder-decoder internal architecture will be designed for learning the universal language representation,which will be appropriately integrated as an objective of the architecture.
LUNAR will impact multidisciplinary communities of specialists in computer science, mathematics, engineering and linguistics who work on natural language understanding and speech processing applications.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

ERC-STG - Starting Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 498 723,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 498 723,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0