Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

PID2021-123988OB-C31

Financiado

EXTREMELY LOW-RESOURCED MACHINE TRANSLATION

DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS, GRACIAS AL APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING), TANTO LA TRADUCCION AUTOMATICA COMO OTRAS DISCIPLINAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL HAN HECHO UN PROGRESO ESPECTACULAR, LOGRANDO RESULTADOS QUE ERA... ver más

01/01/2021

UPV

224K€

Presupuesto del proyecto: 224K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Participantes

UPV

Lider

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Proyectos interesantes

PID2021-127777OB-C21 DEEPKNOWLEDGE: DEEP LANGUAGE MODELS FOR UNDERSTANDING AND RE... 295K€ Cerrado

PID2019-104512GB-I00 LANGUAGE UNDERSTANDING TEST SETS 36K€ Cerrado

TIN2009-14675-C03-01 OPENMT-2 TRADUCCION AUTOMATICA HIBRIDA Y EVALUACION AVANZADA... 168K€ Cerrado

PGC2018-102041-B-I00 TRADUCCION AUTOMATICA NEURONAL, EN DOMINIO, NO SUPERVISADA 81K€ Cerrado

PID2021-127999NB-I00 TECNOLOGIAS NEURONALES LIGERAS PARA LA TRADUCCION DE IDIOMAS... 105K€ Cerrado

UNCA13-1E-2058 EQUIPAMIENTO CIENTÍFICO-TÉCNICO DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO... 95K€ Cerrado

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 224K€

Descripción del proyecto DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS, GRACIAS AL APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING), TANTO LA TRADUCCION AUTOMATICA COMO OTRAS DISCIPLINAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL HAN HECHO UN PROGRESO ESPECTACULAR, LOGRANDO RESULTADOS QUE ERAN INIMAGINABLES UNOS AÑOS ANTES. PERO LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO REQUIEREN GRANDES CANTIDADES DE DATOS ETIQUETADOS DONDE SER ENTRENADOS. PARA ALGUNOS IDIOMAS Y/O TAREAS ESTO NO ES UN PROBLEMA, YA QUE ES RELATIVAMENTE FACIL OBTENER TALES RECURSOS. POR EJEMPLO, EXISTEN ENORMES CANTIDADES DE TRADUCCIONES ENTRE EL INGLES Y EL ESPAÑOL A PARTIR DE LAS CUALES UNA RED NEURONAL PUEDE APRENDER A HACER NUEVAS TRADUCCIONES. PERO ESTE NO ES EL CASO DE TODOS LOS IDIOMAS O TAREAS, LO QUE LIMITA GRAN PARTE DE ESTE PROGRESO A UNOS POCOS IDIOMAS.CON EL OBJETIVO DE ELIMINAR ESTA DEPENDENCIA DE LOS DATOS PARALELOS, UNA LINEA DE INVESTIGACION RECIENTE HA CONSEGUIDO ENTRENAR SISTEMAS DE TRADUCCION AUTOMATICA NO SUPERVISADOS UTILIZANDO UNICAMENTE CORPUS MONOLINGUES [ARTETXE ET AL., 2018A] [LAMPLE ET AL., 2018A]. LA TRADUCCION AUTOMATICA PURAMENTE NO SUPERVISADA HA SIDO AMPLIAMENTE CRITICADA, YA QUE LA MAYOR PARTE DE LA INVESTIGACION SE HA LLEVADO A CABO EN ENTORNOS ARTIFICIALES, ESPECIALMENTE EN INGLES-FRANCES E INGLES-ALEMAN, DONDE NO SE UTILIZAN CORPUS PARALELOS, AUNQUE ESTEN DISPONIBLES. TRABAJOS POSTERIORES HAN ANALIZADO LA EFICACIA DE LOS METODOS DESARROLLADOS EN ENTORNOS REALMENTE POBRES EN RECURSOS [MARCHISIO ET AL., 2020] [GRAÇA ET AL,. 2020]. ESTOS ANALISIS HAN DEMOSTRADO QUE EL RENDIMIENTO DE LA MT NO SUPERVISADA SE VE GRAVEMENTE AFECTADO POR LA ESCASEZ DE DATOS MONOLINGUES, LA DISIMILITUD LINGUISTICA Y EL DESAJUSTE DE DOMINIO ENTRE LOS DATOS MONOLINGUES DE ORIGEN Y DE DESTINO. ESTAS CONDICIONES SON COMUNES EN LOS PARES DE LENGUAS CON POCOS RECURSOS, DONDE EL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO FUNCIONA MAL. ENFOQUES RECIENTES COMO [CONNEAU, 2020] HAN COMENZADO A COMBINAR DATOS MONOLINGUES Y PARALELOS CON BUENOS RESULTADOS. PLANEAMOS EXPLORAR METODOS NOVEDOSOS PARA EXPLORAR TECNICAS DE APRENDIZAJE DE TRANSFERENCIA MULTILINGUE Y COMBINAR TECNICAS SUPERVISADAS Y NO SUPERVISADAS, RESPETANDO LAS RESTRICCIONES DE EFICIENCIA Y MODULARIDAD, PARA QUE LA TRADUCCION DE LENGUAS CON POCOS RECURSOS PUEDAN BENEFICIARSE DE ESTAS TECNICAS. ESTE SUBPROYECTO SE ENCARGARA DE DESARROLLAR TECNICAS CAPACES DE GENERAR MODELOS DE MT DE BUENA CALIDAD PARA LENGUAS DE MUY BAJOS RECURSOS. ESTAS TECNICAS SE PROBARAN EN ESCENARIOS REALES, INCLUYENDO LA TRADUCCION MULTIMODAL DE LA LENGUA DE SIGNOS ESPAÑOLA AL ESPAÑOL Y LA TRADUCCION ENTRE EL ESPAÑOL Y LAS LENGUAS MINORITARIAS PRESENTES EN ESPAÑA, CONTRIBUYENDO A LA INTEGRACION DE ESTAS MINORIAS EN LA SOCIEDAD. ROCESADO DEL LENGUAJE\LENGUA DE SIGNOS\APRENDIZAJE PROFUNDO\TRADUCCION AUTOMATICA

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores