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Dynamic dialogue modelling

With the prevalence of information technology in our daily lives, our ability to interact with machines in increasingly simplified and more human-like ways has become paramount. Information is becoming ever more abundant but our... ver más

31/01/2026

UDUS

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

HEINRICH-HEINE-UNIVERSITAET DUESSELDORF No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-10-24

ERC-2018-STG: ERC Starting Grant

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

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

4 Participantes

UDUS

1.50M€ | Lider

SIMON TECH SL

938.65K€ | Participante

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559.17K€ | Participante

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Duración del proyecto: 87 meses Fecha Inicio: 2018-10-24
Fecha Fin: 2026-01-31

Líder del proyecto

HEINRICH-HEINE-UNIVERSITAET DUESSELDORF No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto With the prevalence of information technology in our daily lives, our ability to interact with machines in increasingly simplified and more human-like ways has become paramount. Information is becoming ever more abundant but our access to it is limited not least by technological restraints. Spoken dialogue systems address this issue by providing an intelligent speech interface that facilitates swift, human-like acquisition of information. The advantages of speech interfaces are already evident from the rise of personal assistants such as Siri, Google Assistant, Cortana or Amazon Alexa. In these systems, however, the user is limited to a simple query, and the systems attempt to provide an answer within one or two turns of dialogue. To date, significant parts of these systems are rule-based and do not readily scale to changes in the domain of operation. Furthermore, rule-based systems can be brittle when speech recognition errors occur. The vision of this project is to develop novel dialogue models that provide natural human-computer interaction beyond simple information-seeking dialogues and that continuously evolve as they are being used by exploiting both dialogue and non-dialogue data. Building such robust and intelligent spoken dialogue systems poses serious challenges in artificial intelligence and machine learning. The project will tackle four bottleneck areas that require fundamental research: automated knowledge acquisition, optimisation of complex behaviour, realistic user models and sentiment awareness. Taken together, the proposed solutions have the potential to transform the way we access information in areas as diverse as e-commerce, government, healthcare and education.

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