Descripción del proyecto
Enseñar tareas de lenguaje natural a modelos de aprendizaje automático
Internet contiene una ingente cantidad de datos e información, tanto escrita como audiovisual y en muchos idiomas distintos. Existe una creciente necesidad de aprovechar este recurso, el cual se encuentra en gran medida inexplorado. El proyecto financiado con fondos europeos SELMA abordará la cuestión del tratamiento y supervisión de grandes cantidades de datos. El proyecto enseñará a modelos de aprendizaje automático, de forma sistemática, a procesar tareas de lenguaje natural y utilizará dichos modelos para supervisar flujos de datos con el objetivo de mejorar la observación de los medios plurilingües y la producción de contenidos informativos. En última instancia, el proyecto hará avanzar el estado de la técnica en lo que respecta al modelado del lenguaje, la traducción automática y la síntesis y el reconocimiento de voz.
Objetivo
SELMA builds a continuous deep learning multilingual media platform using extreme analytics.
Large amounts of multilingual text and speech data are available in the internet, but the potential to fully take advantage of this data has remained largely untapped. Recent advances in deep learning and transfer learning have opened the door to new possibilities – in particular integrating knowledge from these large unannotated datasets into plugable models for tackling machine learning tasks.
The aim of the Stream Learning for Multilingual Knowledge Transfer (SELMA) is to address three tasks: ingest large amounts of data and continuously train machine learning models for several natural language tasks; monitor these data streams using such models to improve multilingual Media Monitoring (use case 1); and improve the task of multilingual News Content Production (use case 2), thereby closing the loop between content monitoring and production.
SELMA has eight goals: 1. Enable processing of massive video and text data streams in a distributed and scalable fashion 2. Develop new methods for training unsupervised deep learning language models in 30 languages 3. Enable knowledge transfer across tasks and languages, supporting low-resourced languages 4. Develop novel data analytics methods and visualizations to facilitate the media monitoring decision-making process 5. Develop an open-source platform to optimize multilingual content production in 30 languages 6. Fine-tune deep learning models from user feedback, reducing recurring errors 7. Ensure a sustainable exploitation of the SELMA platform 8. Encourage active user involvement in the platform.
Achieving these aims requires advancing the state of the art in multiple technologies (transfer learning, language modelling, speech recognition, machine translation, summarization, speech synthesis, named entity linking, learning from user feedback), while building upon previous project results and existing services.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información internet
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.2.1.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies - Information and Communication Technologies (ICT)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
RIA - Research and Innovation action
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-ICT-2018-20
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
53113 Bonn
Alemania
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.