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Biomedical Information Synthesis with Deep Natural Language Inference

Deep neural networks (DNNs) have become a critical tool in natural language processing (NLP) for a wide variety of language technologies, from syntax to semantics to pragmatics. In particular, in the field of natural language infe... ver más

30/09/2018

National Gallery o...

82K€

Presupuesto del proyecto: 82K€

Líder del proyecto

National Gallery of Athens - Alexandros Souts... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-09-30

MSCA-IF-2016: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 8 años

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1 Participantes

National Gallery of Athens -...

82.33K€ | Lider

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Duración del proyecto: 16 meses Fecha Inicio: 2017-05-08
Fecha Fin: 2018-09-30

Líder del proyecto

National Gallery of Athens - Alexandros Souts... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 82K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Deep neural networks (DNNs) have become a critical tool in natural language processing (NLP) for a wide variety of language technologies, from syntax to semantics to pragmatics. In particular, in the field of natural language inference (NLI), DNNs have become the de-facto model, providing significantly better results than previous paradigms. Their power lies in their ability to embed complex language ambiguities in high dimensional spaces coupled with non-linear compositional transformations learned to directly optimize task-specific objective functions. We propose to adapt Deep NLI techniques to the biomedical domain, specifically investigating question answering, information extraction and synthesis. The biomedical domain presents many key challenges and a critical impact that standard NLI challenges do not posses. First, while standard NLI data sets requires a system to model basic world knowledge (e.g., that ‘soccer’ is a ‘sport’), they do not presume a rich domain knowledge encoded in various and often heterogeneous resources such as scientific articles, textbooks and structured databases. Second, while standard NLI data sets presume that the answer/inference is encoded in a single utterance, the ability to reason and extract information from biomedical domains often requires information synthesis from multiple utterances, paragraphs, and even documents. Finally, whereas standard NLI is a broad challenge aimed at testing whether computers can make general inferences in language, biomedical texts are a grounded and impactful domain where progress in automated reasoning will directly impact the efficacy of researchers, physicians, publishers and policy makers.

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