Proyectos
El Grupo de Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información es un grupo de investigación activo que participa y dirige tanto proyectos europeos como nacionales y regionales. En cada uno de estos proyectos intervienen miembros del grupo altamente preparados, con una fuerte formación en el Procesamiento del Lenguaje Natural y que colaboran activamente con otros grupos de investigación. El resultado de este esfuerzo humano ha sido el desarrollo de muchos recursos, software y productos que se usan exitosamente en productos comerciales o como base para otros proyectos. Además han generado innumerables publicaciones de alto impacto.
QUMLAUDE: QUantum Mechanics for LAnguage Understanding anD gEneration
QUantum Mechanics for LAnguage Understanding anD gEneration (QUMLAUDE), pretende investigar cómo la representación cuántica de la información y los algoritmos cuánticos pueden usarse para abordar tareas de PLN complejas como la simplificación y el resumen de textos.
CRITERIA: Criterios de Evaluación para Corpus de Calidad en Inteligencia Artificial
CRITERIA busca crear una herramienta metodológica transversal que actúe como marco de referencia para evaluar y mejorar la calidad de los corpus, independientemente de su origen o especialización.
HIVEMIND: Human-centred collaboratIVE MultI-ageNtframework for accelerating software Developmentand maintenance
HIVEMIND transforms software engineering with a human-centric, AI-driven approach. By integrating an adaptive multi-agent framework, we enable seamless collaboration between developers and specialised LLM agents, streamlining software specification, code development, and maintenance. Validated across key industrial and societal sectors, HIVEMIND enhances efficiency, security, and adaptability, setting a new standard for responsible software development.
ALIA: La infraestructura pública de IA en castellano y lenguas cooficiales
ALIA es una iniciativa pionera en la Unión Europea que busca proporcionar una infraestructura pública de recursos de IA, como modelos de lenguaje abiertos y transparentes, para fomentar el impulso del castellano y lenguas cooficiales -catalán, valenciano, euskera y gallego- en el desarrollo y despliegue de la IA en el mundo.
ML3T-SCI: Master in Large Language Models and Language Technologies: Scientific and Corporate Innovation orientations
ML3T-SCI is framed as a holistic program for training experts in Large Language Models and Language Technologies, offering two specializations: one oriented towards scientific research and the other focused on corporate innovation.
CIDEGENT: The limits and future of data-driven aproaches: A comparative study of deep learning, knowledge-based and rule-based models and methods in Natural Language Processing
Data driven models and, most prominently, Deep Learning (DL), have taken the world by storm. DL is used almost everywhere, in almost every discipline and Natural Language Processing (NLP) is not an exception. DL has been very promising so far, delivering improvements for almost every NLP task and application. However, as seen on numerous occasions, the outputs of DL models are not always ideal, with the failure of Neural Machine Translation to successfully translate multiword expressions being an obvious example. In addition, there have been earlier studies which report that machine learning approaches to anaphora resolution do not fare necessarily better than the ‘old-fashioned’ rule-based ones.