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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Enabling Multilingual Conversational AI

Descripción del proyecto

Entrenar algoritmos de reconocimiento de voz para que hablen más idiomas

Saluda a Siri de Apple, a Eco de Amazon o al Asistente de Google, ¿pero en qué idioma? Estos sistemas de diálogo estadístico basado en tareas no están disponibles en todos los idiomas, lo cual limita el alcance mundial de la inteligencia artificial (IA) conversacional. En el proyecto MultiConvAI, financiado con fondos europeos, se desarrollará el primer prototipo de sistema para hacer la IA conversacional extensiva a más idiomas. Este nuevo sistema, basado en una nueva metodología que aprende representaciones plurilingües de las palabras, utilizará un proceso denominado «especialización semántica». En el proyecto se desarrollarán módulos de comprensión del lenguaje natural para sistemas de diálogo estadístico por medio de una especialización semántica más eficaz, basada en el entrenamiento simultáneo con diversos idiomas en origen y destino. También se centrará en idiomas diferentes en el plano tipológico.

Objetivo

In recent past, Conversational Artificial Intelligence (AI) has made major advances, thanks to the availability of big data and increasingly powerful deep learning. Task-based statistical dialogue systems (SDS) are now viable, embedded in popular commercial applications (e.g. the Apple’s Siri, Amazon’s Echo, Google’s Assistant) and cost-effective in many scenarios (e.g. customer support, call centre service, searching, booking). Yet current SDSs are only available for a handful of resource-rich languages, leaving the majority of the worlds languages and their speakers behind. Our project will develop the first prototype system for scaling conversational AI to multiple languages. This will be based on new methodology that learns multilingual word representations (i.e. embeddings, WEs) without the need for expensive training data, using a process called semantic specialisation that complements WEs with common-sense and linguistic knowledge in external knowledge graphs. Building on our promising pilot studies, we will develop Natural Language Understanding (NLU) modules for SDS via 1) more effective semantic specialisation based on joint multi-source multi-target training; and 2) focus on typologicallydiverse languages. We foresee a pioneering use of selective sharing and structural adaptation for obtaining WEs and optimisation for the target languages guided by typological knowledge. The best resulting technology will be integrated in a demo prototype system which users and industries can deploy to generate multilingual NLU input for more widely portable SDS. Since we also plan to explore the possibility to form a start-up company, we will use the system to demonstrate the potential to our network of industry contacts and potential customers. On a larger scale, extending the multilingual scope of SDSs can have major socioeconomic benefits: it can broaden the global reach of conversational AI and it can enhance its commercial viability.

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..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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.

ERC-POC-LS - ERC Proof of Concept Lump Sum Pilot

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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) ERC-2020-PoC

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Aportación neta de la UEn

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.

€ 150 000,00
Dirección
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN CAMBRIDGE
Reino Unido

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Región
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

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.

Sin datos

Beneficiarios (1)

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