Colaborări

Proiectul ELEXIS propune integrarea, extinderea și armonizarea eforturilor naționale și regionale în domeniul lexicografiei, atât cele moderne, cât și cele tradiționale, cu scopul de a crea o infrastructură durabilă care să (1) permită accesul eficient la date lexicale de înaltă calitate în era digitală și (2) acopere decalajul dintre comunitățile științifice care lucrează la resurse lexicografice mai avansate și cele cu resurse mai mici. Nevoia unei astfel de infrastructuri a apărut în mod clar în cadrul comunității lexicografice din cadrul Rețelei Europene pentru e-Lexicografie de tip Acțiune COST, care s-a încheiat în 2017.

Resursele lexicografice actuale, atât moderne, cât și tradiționale, au niveluri diferite de structurare și nu sunt la fel de potrivite pentru aplicarea în alte domenii, de ex. Prelucrarea Limbajului Natural. Proiectul va dezvolta strategii, instrumente și standarde de extragere, structurare și conectarea resurselor lexicografice pentru a debloca întregul lor potențial pentru Linked Open Data și Semantic Web, precum și în contextul științelor umaniste digitale.

Proiectul va ajuta cercetătorii să creeze, să acceseze, să partajeze, să conecteze, să analizeze și să interpreteze date lexicografice eterogene la nivel internațional, deschizând calea pentru studii ambițioase, transnaționale, bazate pe date, reducând, în același timp, semnificativ eforturile de cercetare datorită resurselor utile mai multor discipline.

ELEXIS va fi realizat de un consorțiu echilibrat, cu distribuție geografică diversă. Acesta este compus din instituții care dețin conținut și cercetători din domedii complementare - lexicografie, științe umaniste digitale, tehnologie lingvistică și standardizare - o caracteristică crucială necesară pentru a aborda obiectivele multidisciplinare ale proiectului. În cooperare cu CLARIN și DARIAH, ELEXIS se va concentra pe definirea și furnizarea de standarde comune de interoperabilitate, fluxuri de lucru, modele conceptuale și servicii de date, precum și activități de instruire și educație axate pe nevoile utilizatorilor și aplicații interdisciplinare.

Titlul proiectului
ELEXIS -  European Lexicografic Infrastructure

Finanțator:
H2020-EU
H2020-EU.1.4.1.2. - Integrating and opening existing national and regional research infrastructures of European interest
Topic(s): INFRAIA-02-2017 - Integrating Activities for Starting Communities
Funding Scheme: RIA - Research and Innovation action

Perioada:
2018-2022

Coordonator:
Institut Jozef Stefan in Slovenia

Începutul colaborării:
Aprilie 2019

Echipa UVT:
Dr habil Mădălina Chitez
Dr Roxana Rogobete

Informații despre UVT în ELEXIS:
https://elex.is/portfolio-item/uvt/

Pagina web a proiectului:
https://elex.is/

 

LiRo (Limba Română) oferă un reper pentru sarcinile de procesare a limbii române și este un proiect conceput de un grup de români cu experiență în Machine Learning, NLP, lingvistică și confidențialitatea datelor. Scopul LiRo este de a accelera progresul în cercetarea referitoare la Inteligența Artificială (AI) prin procesare date reprezentând limba română. Proiectul ține evidența performanței diferitelor modele publicate pentru seturile de date și sarcini de procesare. Acest legat de aceste sarcini de procesare și seturi de date.

Titlul proiectului
LiRo (Limba Română) Benchmark

Perioada:
2020 - continuu

Începutul colaborării:
Iulie 2020

Echipa UVT:
Dr habil Mădălina Chitez
Dr Roxana Rogobete

Seturi de date UVT pentru LiRo:
https://github.com/dumitrescustefan/RO-STS

Pagina web a proiectului:
https://lirobenchmark.github.io/

LITHME este o rețea de tip COST Action cu membri din fiecare stat membru al UE, plus o serie de membri de alte țări din afara UE.

Obiective:

1. să pregătească lingvistica și subdisciplinele acesteia pentru ceea ce urmează;

2. pentru a facilita dialogul pe termen lung între lingviști și dezvoltatorii de tehnologie.

Cum va afecta tehnologia pervasive augmentation limbajul în domenii precum dreptul internațional, traducerea și alte forme de acțiune lingvistică? Ce va însemna acest lucru pentru modul în care oamenii se identifică cu anumite limbi? O mai mare dependență de tehnologiile lingvistice în timp real ar putea modifica structura limbajului? Pe termen mai lung, evoluțiile din domeniul interfeței creier-mașină ar putea servi pentru a completa sau chiar a înlocui cu totul limbajul? Domeniul lingvisticii va fi mult mai important pentru o previziune tehnologică robustă, în timp ce dezvoltatorii vor beneficia de o mai bună înțelegere a posibilelor consecințe lingvistice și societale ale creațiilor lor.

 LITHME va arunca o lumină asupra implicațiilor etice ale tehnologiilor lingvistice emergente. Inegalitatea accesului la tehnologii, probleme de confidențialitate și securitate, noi vectori pentru înșelăciune și criminalitate; acestea și alte probleme critice vor fi prioritizate. LITHME va pregăti lingviștii și părțile interesate pentru epoca om-mașină.

Titlul proiectului:
LITHME  - Language in the Human-Machine Era

Finanțare:
COST Action CA19102

Perioada:
2020 – 2024

Action Chair:
Dave Sayers (University of Jyväskylä)

Incluerea în LITHME ca și MC Substitute pentru România:
Decembrie 2020

Echipa UVT:
Dr habil Mădălina Chitez
Dr Roxana Rogobete
Dr Loredana Bercuci

Pagina web a proiectului:
https://lithme.eu/

KNOSIS AI este un marketplace unde se întâlnesc atenția și cunoștințele umane cu algoritmii de Machine Learning pentru a crea Inteligența Hibridă, capabilă să de/codeze, să clasifice și să proceseze tipare vizuale/textuale din imagini prin tehnologia computer vision, și – în curând – modele multi-lingvistice și de limbaj natural. Astfel, KNOSIS își propune să devină un dicționar universal de concepte din care oamenii și mașinile pot învăța, într-o simbioză asimptotică perfecțiunii.”

În colaborare cu KNOSIS, CODHUS își propune să creeze și să promoveze o aplicație didactică care să adopte și integreze AI-ul în procesul de predare-învățare-evaluare într-un mod nu doar util, ci și plăcut.

Titlul proiectului:
AI for teaching in the Humanities

Perioada:
2020 – 2022

Coordonator:
Bogdan Bocșe

Începutul colaborării:
Septembrie 2020

Pagina web a KNOSIS:
https://knosis.ai/