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DeepSPIN

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Deep Learning for Structured Prediction in Natural Language Processing

"Deep learning is revolutionizing the field of Natural Language Processing (NLP), with breakthroughs in machine translation, speech recognition, and question answering. New language interfaces (digital assistants, messenger apps,... ver más

31/07/2023

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES 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 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-07-31

ERC-2017-STG: ERC Starting Grant

I+D

Cerrada hace 8 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

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

3 Participantes

1.34M€ | Lider

INDRA SISTEMAS

3.40M€ | Participante

Unbabel

100.00K€ | Participante

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TIN2017-85160-C2-1-R AVANCES EN NUEVOS SISTEMAS DE EXTRACCION DE RESPUESTAS CON A... 57K€ Cerrado

Duración del proyecto: 66 meses Fecha Inicio: 2018-01-10
Fecha Fin: 2023-07-31

Líder del proyecto

INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "Deep learning is revolutionizing the field of Natural Language Processing (NLP), with breakthroughs in machine translation, speech recognition, and question answering. New language interfaces (digital assistants, messenger apps, customer service bots) are emerging as the next technologies for seamless, multilingual communication among humans and machines. From a machine learning perspective, many problems in NLP can be characterized as structured prediction: they involve predicting structurally rich and interdependent output variables. In spite of this, current neural NLP systems ignore the structural complexity of human language, relying on simplistic and error-prone greedy search procedures. This leads to serious mistakes in machine translation, such as words being dropped or named entities mistranslated. More broadly, neural networks are missing the key structural mechanisms for solving complex real-world tasks requiring deep reasoning. This project attacks these fundamental problems by bringing together deep learning and structured prediction, with a highly disruptive and cross-disciplinary approach. First, I will endow neural networks with a ""planning mechanism"" to guide structural search, letting decoders learn the optimal order by which they should operate. This makes a bridge with reinforcement learning and combinatorial optimization. Second, I will develop new ways of automatically inducing latent structure inside the network, making it more expressive, scalable and interpretable. Synergies with probabilistic inference and sparse modeling techniques will be exploited. To complement these two innovations, I will investigate new ways of incorporating weak supervision to reduce the need for labeled data. Three highly challenging applications will serve as testbeds: machine translation, quality estimation, and dependency parsing. To maximize technological impact, a collaboration is planned with a start-up company in the crowd-sourcing translation industry."

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