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MOLOR

Financiado

Morphologically Linked Old Irish Resource

The aim of MOLOR—Morphologically Linked Old Irish Resource—is to make Old Irish distributed lexical resources interact by using state-of-the-art data models and lexicographic standards based on the Linguistic Linked Open Data (LLO... ver más

30/09/2025

UCSC

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

UNIVERSITA CATTOLICA DEL SACRO CUORE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-03-31

HORIZON-MSCA-2022-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2022 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100% 100%

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1 Participantes

UCSC

172.75K€ | Lider

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Duración del proyecto: 29 meses Fecha Inicio: 2023-03-31
Fecha Fin: 2025-09-30

Líder del proyecto

UNIVERSITA CATTOLICA DEL SACRO CUORE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 173K€

Descripción del proyecto The aim of MOLOR—Morphologically Linked Old Irish Resource—is to make Old Irish distributed lexical resources interact by using state-of-the-art data models and lexicographic standards based on the Linguistic Linked Open Data (LLOD) principles. On the basis of the 8th-century Old Irish Würzburg glosses, MOLOR will fully exploit a set of existing (both textual and lexical) resources by linking the text with a full-form lexicon containing both normalised and variant spellings as well as phonological representations. The integration of resources will benefit many different stakeholders, including lexicographers, philologists, and students, who currently work with inadequate and fragmented resources for a language with a highly complex morphology and an inconsistent and opaque orthography. Thanks to the internationally recognised expertise of the host institution, the applicant will be at the forefront of developments in LLOD and language processing for ancient languages. As a result of the envisaged mutual knowledge transfer, MOLOR is not only expected to lead to a novel standard in resource creation and interlinking for Old Irish, but it will also substantially contribute to and improve language-independent lexicographic data formats and ontologies, as such being applicable to any language and any domain. Finally, the fellowship will significantly improve the applicant’s skillset and employability due to increased interdisciplinary expertise at the intersection of the Humanities and Technology, and the fostering of new partnerships on resource creation and streamlining for ancient Indo-European languages.

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