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Projekt | IMPRESS

Laufzeit:
Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

Anwendungsfelder

  • Sonstige

Die meisten sprachverarbeitenden Systeme verwenden heutzutage Vektordarstellungen von Wörtern und Sätzen, sogenannte Wort- und Satzeinbettungen. Das Ziel hierbei ist eine abstrakte Darstellung der Semantik bei gleichzeitiger Dimensionsreduktion zu erhalten. Bei der Verarbeitung von Sprache in Kombination mit Sehen oder anderen sensorischen Modalitäten werden in ähnlicher Weise multimodale Einbettungen verwendet. Zwar verkörpern Einbettungen eine Form semantischer Verwandtschaft, doch deren Natur wird nicht expliziert. Das Fehlen präziser semantischer Deutlichkeit kann sich negativ auf nachgelagerte Verarbeitung auswirken.

IMPRESS untersucht die Integration von semantischem Wissen in sprachliche und multimodale Einbettungen und die erwarteten Verbesserungen für ausgewählte nachgelagerte Sprachverarbeitung. IMPRESS entwickelt Open-Source-Software und lexikalische Ressourcen, wobei der Schwerpunkt auf Videoaktivitätserkennung als praktische Anwendung liegt. Die meisten Forschungsarbeiten zu multimodalen Einbettungen verwenden Englisch als sprachliche Modalität. IMPRESS wird zusätzlich Französisch und Deutsch aufnehmen.

Partner

  1. DFKI 2. INRIA

Publikationen zum Projekt

  1. Multilingual coreference resolution: Adapt and Generate

    Tatiana Anikina; Natalia Skachkova; Anna Mokhova

    In: Zdeněk ´abokrtský; Maciej Ogrodniczuk (Hrsg.). Proceedings of the CRAC 2023 Shared Task on Multilingual Coreference Resolution. Workshop on Computational Models of Reference, Anaphora and Coreference (CRAC-2023), located at EMNLP 2023, December 6-7, Singapore, Singapore, Pages 19-33, Association for Computational Linguistics, 12/2023.

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IS20076

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung