Projekt

IMPRESS

Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

  • Laufzeit:
  • Anwendungsfelder
    Sonstige

Praktisch alle NLP-Systeme verwenden heutzutage Vektordarstellungen von Wörtern und Sätze, a.k.a. Wort- und Satzeinbettungen. In ähnlicher Weise werden bei der Verarbeitung von Sprache in Kombination mit Vision oder anderen sensorischen Modalitäten multimodale Einbettungen verwendet. Während Einbettungen irgendeine Form von semantischer Verwandtschaft verkörpern, bleibt die genaue Natur der letzteren unklar. Dieser Verlust präziser semantischer Deutlichkeit kann sich auf nachgelagerte Aufgaben auswirken. Ziel von IMPRESS ist es, die Integration von semantischem Wissen in sprachliche und multimodale Einbettungen und die Auswirkungen auf ausgewählte nachgelagerte Aufgaben zu untersuchen. IMPRESS wird auch Open-Source-Software und lexikalische Ressourcen entwickeln, mit Schwerpunkt auf Videoaktivitätserkennung als praktische Anwendung. Während es eine wachsende Zahl von NLP-Forschungen zu anderen Sprachen als Englisch gibt, werden die meisten Forschungen zu multimodalen Einbettungen immer noch zu Englisch durchgeführt. Deshalb wird IMPRESS zusätzlich eine mehrsprachige Erweiterung für Französisch, Deutsch und Englisch betrachten.

Partner

  1. DFKI 2. INRIA

Fördergeber


01IS20076

Projekt teilen auf:

Ansprechpartner
Dr. Ivana Kruijff-Korbayová

Keyfacts

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence