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Projekt

IMPRESS

Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

Verbesserte Wort- und Satzeinbettung mithilfe semantischen Wissens

  • Laufzeit:
  • 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

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IS20076

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

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.

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Stalin Varanasi; Muhammad Umer Butt; Günter Neumann

In: Large Language Models for Natural Language Processing. International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP-2023), located at RANLP, September 4-6, Varna, Bulgaria, Pages 1171-1179, ISBN ISBN 978-954-452-092-2, INCOMA Ltd. Shoumen, BULGARIA, 9/2023.

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Cennet Oguz; Pascal Denis; Emmanuel Vincent; Simon Ostermann; Josef van Genabith

In: Houda Bouamor; Juan Pino; Kalika Bali (Hrsg.). Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Singapore, Pages 8099-8110, Association for Computational Linguistics, 2023.

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