Lifelong UNiversal lAnguage Representation

Informazioni relative al progetto

LUNAR

ID dell’accordo di sovvenzione: 947657

DOI 10.3030/947657

Progetto concluso il 30 Giugno 2023

Data della firma CE 26 Ottobre 2020

Data di avvio 1 Dicembre 2020

Data di completamento 30 Novembre 2025

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale € 1 498 723,00

Contributo UE € 1 498 723,00

Coordinato da

UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA
Spain

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

Semantic and syntactic information for neural machine translation

Autori: Jordi Armengol-Estapé, Marta R. Costa-jussà
Pubblicato in: Machine Translation, Numero 35/1, 2021, Pagina/e 3-17, ISSN 0922-6567
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10590-021-09264-2

Converses al voltant de la Intel·ligència Artificial en clau catalana

Autori: Marta R. Costa-Jussà, Maite Melero Nogués
Pubblicato in: Journal of Language and Law, Numero 74, 2020, Pagina/e 90-99, ISSN 2013-1453
Editore: Escola d’Administració Pública de Catalunya
DOI: 10.2436/rld.i74.2020.3503

Conference proceedings (6)

Proceedings of the Second Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing

Autori: Marta R. Costa-jussà, Christian Hardmeier, Will Radford, Kellie Webster
Pubblicato in: 2020
Editore: Association for Computational Linguistics

Continual Lifelong Learning in Natural Language Processing: A Survey

Autori: Magdalena Biesialska, Katarzyna Biesialska, Marta R. Costa-jussà
Pubblicato in: Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, 2020, Pagina/e 6523-6541
Editore: International Committee on Computational Linguistics
DOI: 10.18653/v1/2020.coling-main.574

Fine-tuning Neural Machine Translation on Gender-Balanced Datasets

Autori: Marta R. Costa-jussà, Adrià de Jorge
Pubblicato in: Proceedings of the Second Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing, 2020, Pagina/e 26-34
Editore: Association for Computational Linguistics

Gender Bias in Multilingual Neural Machine Translation: The Architecture Matters

Autori: Costa-jussà, Marta R.; Escolano, Carlos; Basta, Christine; Ferrando, Javier; Batlle, Roser; Kharitonova, Ksenia
Pubblicato in: Numero 1, 2020
Editore: Arxiv

How to Write a Bias Statement: Recommendations for Submissions to the Workshop on Gender Bias in NLP

Autori: Christian Hardmeier, Marta R. Costa-jussà, Kellie Webster, Will Radford, Su Lin Blodgett
Pubblicato in: 2021
Editore: Cornell University Library

Multilingual Machine Translation: Closing the Gap between Shared andLanguage-specific Encoder-Decoders

Autori: Carlos Escolano, Marta R. Costa-jussa, Jos ` e A. R. Fonollosa, Mikel Artetxe
Pubblicato in: Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2021, Pagina/e 944–948
Editore: Association for Computational Linguistics