MUTAMUR

Im Projekt MUTAMUR (Multitask Learning with Multilingual Resources for Better Natural Language Understanding) forschen wir an Methoden zum Wissensaustausch und -Transfer zwischen maschinellen Modellen in der Sprachverarbeitung.

Automatische Sprachverbarbeitungssysteme benötigen grosse Mengen an Trainingsdaten, um eine hohe Qualität zu erreichen. Die Trainingsdaten sind anwendungsspezifisch, aber verschiedene Anwendungen sind sowohl hinsichtlich der eingesetzten Algorithmen des maschinellen Lernens, als auch hinsichtlich der erforderlichen sprachlichen Repräsentationen, verwandt. MUTAMUR forscht an neuen Methoden des maschinellen Lernens um diese Verwandtschaft zu nutzen, und bessere Sprachverarbeitungssysteme für Anwendungen und Sprachen mit geringen Mengen an anwendungsspezifischen Trainingsdaten zu entwickeln.

Das Projekt hat bisher zu über 40 Publikationen geführt. Diese reichen von neuen Datensätzen zur Erforschung von sprachübergreifendem Wissenstransfer [1] [2], über multilingual Sprach- und Übersetzungsmodellen mit Unterstützung von ressourcenarmen Sprachen [1] [2], neue Methoden für multilinguales [1] [2] [3] und multimodales Lernen [1] [2], inklusive Anwendungen wie die Übersetzung von gesprochener Sprache [1] [2] und Gebärdensprache [1], bis zu Studien, welche Sprachverarbeitungsmodelle analysieren und neue Einblicke in ihre Funktionsweise gewähren [1] [2] [3] [4] [5] [6].