Objectif
The morphological structure of a word plays an important role in determining its function and meaning, yet it is often disregarded by current machine learning models aimed at natural language processing (NLP). State-of-the-art NLP models typically rely on word-level or character-level representations. This arguably works well for English, the dominant language in NLP research, since it is morphologically simple, but poses a challenge for morphologically-rich languages like Basque, Estonian, or Kurdish. As a consequence, the current state of the art is biased against these languages, preventing us from building better NLP technology for them.
The MorphIRe project aims to learn morphologically-informed representations for NLP. It proposes to explore the fine-grained morphological analysis of word forms in order to learn representations that are grounded in morphemes, the smallest grammatical unit of language. Using these representations as input to NLP models is expected to improve their performance particularly for morphologically-rich languages. To this end, MorphIRe will make use of deep learning with neural network architectures both to learn the representations and to apply them to state-of-the-art models for a variety of NLP tasks, such as language modelling and dependency parsing.
The impact of MorphIRe is twofold: 1) Learning input representations that can be used in a variety of models encourages reusability of the results and promises that improvements will carry over to future NLP research. 2) Through improving the state of the art on morphologically-rich languages, speakers of these languages will ultimately benefit from better NLP technology. This way, MorphIRe has the potential for making both a scientific and a societal impact.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données traitement du langage naturel
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage profond
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1165 KOBENHAVN
Danemark
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.