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Bergamot

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Browser based Multilingual Translation

The Bergamot project will add and improve client-side machine translation in a web browser. Unlike current cloud-based options, running directly on users' machines empowers citizens to preserve their privacy and increases the upt... ver más

30/06/2022

UEDIN

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 6 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-06-30

ICT-29-2018: A multilingual Next Generation Inte...

I+D

Cerrada hace 6 años

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

6 Participantes

UEDIN

983.38K€ | Lider

478.01K€ | Participante

UNIVERSITY OF TARTU

413.13K€ | Participante

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Duración del proyecto: 43 meses Fecha Inicio: 2018-11-12
Fecha Fin: 2022-06-30

Líder del proyecto

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The Bergamot project will add and improve client-side machine translation in a web browser. Unlike current cloud-based options, running directly on users' machines empowers citizens to preserve their privacy and increases the uptake of language technologies in Europe in various sectors that require confidentiality. Free software integrated with an open-source web browser, such as Mozilla Firefox, will enable bottom-up adoption by non-experts, resulting in cost savings for private and public sector users who would otherwise procure translation or operate monolingually. To understand and support non-expert users, our user experience work package researches their needs and creates the user interface. Rather than simply translating text, this interface will expose improved quality estimates, addressing the rising public debate on algorithmic trust. Building on quality estimation research, we will enable users to confidently generate text in a language they do not speak, enabling cross-lingual online form filling. To improve quality overall, dynamic domain adaptation research addresses the peculiar writing style of a website or user by adapting translation on the fly using local information too private to upload to the cloud. These applications require adaptation and inference to run on desktop hardware with compact model downloads, which we address with neural network efficiency research. Our combined research on user experience, domain adaptation, quality estimation, outbound translation, and efficiency support a broad browser-based innovation plan.

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