Aktives Lernen mittels vortrainierter Sprachmodelle

• Antragsteller: Professor Dr. Hinrich Schütze
• Fachliche Zuordnung: Angewandte Sprachwissenschaften, Computerlinguistik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 507660870

Der Mangel an annotierten Trainingsdaten ist ein Schlüsselproblem bei Ansätzen des überwachten maschinellen Lernens in der Sprachverarbeitung. In diesem Projekt wollen wir aktives Lernen kombinieren mit neuesten Entwicklungen im Bereich vortrainierte Sprachmodelle (oder "foundational models"), mit dem Ziel, effektivere maschinelle Modelle trainieren zu können in Szenarien, in denen anfangs keine oder nur wenige annotierte Trainingsdaten zur Verfügung stehen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen