Unerreichte Technologie + unvergleichliche Forschung

Wir haben ein vielseitiges Team von Experten in den Bereichen KI und NLP zusammengestellt. Ihre beispiellose Forschung und ihre preisgekrönten Durchbrüche setzen weiterhin Maßstäbe in der Branche und bringen uns unserer Vision näher: eine Welt ohne Sprachbarrieren zu schaffen.

Führende Stimmen auf diesem Gebiet

Unser Forschungsteam verändert die Art und Weise, wie Menschen kommunizieren

  • João Graça, Co-Founder and Chief Technology Officer at Unbabel

    João Graça

    Mitbegründer und Chief Technology Officer

  • André Martins

    VP of Research

  • Paulo Dimas

    VP of Product Innovation

  • José Souza

    Staff AI Research Scientist

  • M. Amin Farajian

    Senior AI Research Scientist

  • Fabio Kepler

    Senior AI Research Scientist

  • Ricardo Rei

    Ricardo Rei

    Senior AI Research Scientist

  • Catarina Farinha

    AI Research Manager

  • João Alves

    AI Research Scientist

  • Daan van Stigt

    Daan van Stigt

    Senior AI Research Scientist

  • Maria Ana Henriques

    Maria Ana Henriques

    F&E-Projektleiter

  • Nuno André

    Nuno André

    Senior Grants Coordinator

  • Vera Cabarrão

    Vera Cabarrão

    Senior AI Quality Manager

  • Marina Sánchez Torrón

    Senior Natural Language Analyst

  • Marianna Buchicchio

    Senior Manager AI Quality

  • Maximilian Kohl

    Maximilian Kohl

    Senior-Produktmanager

  • João Godinho

    Senior AI Research Engineer

  • Pedro Mota

    Senior AI Research Engineer

  • Nuno Guerreiro

    Nuno Guerreiro

    AI Research Scientist

  • José Pombal

    AI Research Scientist

  • Pedro Martins

    Senior AI Research Scientist

  • Muhammad Bilal

    Muhammad Bilal

    Senior Backend Engineering Manager

Projekte

  • Center for Responsible AI

    The Center for Responsible AI is one of the largest centers dedicated to Responsible AI, bringing together ten startups, eight research centers, a law firm, and five industry leaders, that will collaborate to develop 21 innovative AI products leveraged by Responsible AI technologies such as equity, explainability, and sustainability. The center is co-funded by the Portuguese PRR.

  • UTTER

    UTTER – Unified Transcription and Translation for Extended Reality – is a collaborative Research and Innovation project funded under Horizon Europe that aims to leverage large language models to build the next generation of multimodal eXtended reality (XR) technologies for transcription, translation, summarisation, and minuting. UTTER’s use-case prototypes will cover (i) a personal assistant for meetings that can improve communication in the online world and (ii) an advanced customer service assistant to support global markets.

  • QUARTZ

    QUARTZ („Qualitätsbewusste maschinelle Übersetzung“) ist ein innovatives Forschungsprojekt, das von ELISE Open Call zur Erstellung einer verantwortungsbewussten MT für Konversationsdaten finanziert wird: Eine qualitativ hochwertige maschinelle Übersetzung zur Erschließung neuer Märkte, in denen kritische MT-Fehler nicht toleriert werden können.

  • MAIA

    MAIA wird modernste Technologien für maschinelles Lernen und eine natürliche Verarbeitung von Sprache einsetzen, um mehrsprachige KI-Assistenten für Kundenberater zu entwickeln, die Sprachbarrieren beseitigen. Die „Übersetzungsschicht“ von MAIA wird menschliche Kundenberater in die Lage versetzen, Kundensupport in Echtzeit, in jeder Sprache und in menschlicher Qualität zu leisten.

  • Benutzerorientiertes Marian

    Improve the pre-existing neural machine translation toolkit “Marian” to address the needs of CEF eTranslation and to broaden its user base (H2020 Co-Funded Project). Terminology, on-the-fly domain adaptation, better documentation and GPU optimization are the focus areas in this Marian iteration.

  • MT4ALL

    Aims at building data for under-resourced languages in fields of public interest, such as Health and Justice. It’ll contribute to the CEF Automated Translation Building block by enlarging its coverage for language pairs and domains for which parallel data does not exist (H2020 Co-Funded Project).

  • Unbabel4EU

    We’re working on advancing European language engines for borderless business communication. Create Europe’s Translation Layer, specifically, by enabling seamless human-quality translation between any pairing of the 24 official languages of the EU in different content types such as Email, Chat and Listings (P2020 Co-Funded Project).

  • APE-QUEST

    Setting up a quality gate and crowdsourcing workflow to improve translation quality in specific domains. Boost CEF eTranslation with Automated Post-Editing (APE) & Quality Estimation (QE) for Electronic Exchange of Social Security Information (EESSI) and Online Dispute Resolution (ODR) DSIs and related national services (H2020 Co-Funded Project).

  • INTERACT

    Rechtzeitige und präzise Kommunikation ist für das Krisenmanagement unerlässlich. Was aber, wenn die einzigen Informationen, die Ihnen zur Verfügung stehen, in einer Sprache sind, die Sie nicht verstehen? INTERACT ist ein interdisziplinäres europäisches Projekt, das als Antwort auf den Bedarf an qualitativ hochwertiger Übersetzung in Gesundheitskrisenszenarien entwickelt wurde.

  • Unbabel Scribe

    Transcription can be a big piece of translation flows, especially when it comes to audiovisual content. This project aims to research & develop a technical solution for automatic transcription and translation of audiovisual content by leveraging a community of human translators (P2020 Co-Funded Project).

  • DeepSPIN

    Deep Learning revolutioniert den Bereich von Natural Language Processing (NLP) mit Durchbrüchen im Bereich maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Fragebeantwortung. Neue Sprachschnittstellen (digitale Assistenten, Messenger-Apps, Kundenservice-Bots) entwickeln sich als die nächsten Technologien für eine nahtlose, mehrsprachige Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen.

  • Internationalisierungsplan von Unbabel

    Unbabel’s Internationalization Plan (“Unbabel 2017-2019: Plano de Internacionalização”) is a project led by Unbabel and co-funded by Portugal 2020 – Sistema de Incentivos à Internacionalização das PME.

  • Unbabel 2017: Ein neues Ökosystem von maschineller + Crowd-Übersetzung

    „Unbabel 2017: Ein neues Ökosystem von maschineller + Crowd-Übersetzung“ ist ein von Unbabel geleitetes und von Portugal 2020 – Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico (SI I&DT) – mitfinanziertes Projekt.

    Weitere Informationen

Open-Source-Tools

  • XCOMET

    XCOMET is a cutting-edge, open-source metric designed to be more interpretable and better aligned with MQM human evaluations. XCOMET combines sentence-level evaluation, similar to neural metrics such as COMET and BLEURT, and error span detection capabilities.

    Weitere Informationen

  • TowerLLM

    TowerLLM is a suite of multilingual large language models (LLM) optimized for translation-related tasks ranging from pre-translation, to translation and evaluation tasks, such as machine translation (MT), automatic post-editing (APE), and translation ranking. Tower is built on top of LLaMA2 [1], comes in two sizes — 7B and 13B parameters —, and currently supports 10 languages.

    Weitere Informationen

  • CometKiwi XL

    CometKiwiXL is large language model (LLM) specialized in predicting the quality of a translation. CometKiwi XL (3.5B) and CometKiwi XXL (10.7B) are the open-sourced versions of our state-of-the-art Quality Estimation model.

    Weitere Informationen

  • MT-Telescope

    Das MT-Telescope bietet einen feinkörnigen, visuellen Vergleich der Qualitätsleistung von zwei maschinellen Übersetzungssystemen (MT). Benutzer können unter die Haube der automatischen Qualitätsbewertung sehen und die Qualitätsleistung nach Schlüsselwörtern, Terminologie und Segmentlänge filtern. Das MT-Telescope ist als Open-Source verfügbar, damit die breitere MT F&E-Gemeinschaft davon profitieren kann.

  • COMET

    COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) ist ein neues neuronales Rahmenprogramm für das Trainieren von Bewertungsmodellen für die mehrsprachige maschinelle Übersetzung (MT). COMET sagt menschliche Beurteilungen der MT-Qualität voraus. Dieses „einsatzbereite“ trainierte COMET-Modell ist als Open-Source verfügbar, damit die breitere Gemeinschaft, die sich mit Forschung und Entwicklung im MT-Bereich beschäftigt, davon profitieren kann.

  • OpenKiwi

    Quality estimation (QE) is one of the challenges in MT: it evaluates a system’s quality without access to reference translations. We released OpenKiwi, a PyTorch-based open-source framework that implements the best QE systems from WMT 2015-18 shared tasks. The accompanying paper won the best system paper at ACL 2019.

Auszeichnungen

  • Eighth Conference on Machine Translation

    Winners of the WMT 2023 QE Shared Task

  • Eighth Conference on Machine Translation

    Winners of the WMT 2023 Metrics Shared Task

  • COMET22

    Winning submission for the Chinese-English language pair and the second best for the other two language pairs in the WMT2022 Metrics shared task

  • CometKiwi

    Winning submission of the WMT 2022 Quality Estimation (QE) shared task

  • Best Presentation award for the Users and Providers track

    AMTA Conference 2022

  • Best Paper Award

    EAMT Conference 2022 ( Title: Searching for Cometinho: The Little Metric That Could)

  • Das innovativste Unternehmen

    Innovativstes Unternehmen (beim Game Changer Innovation Contest), TAUS (Translation Automation User Society)
    2015, 2017

  • Bestes globales Quality-Estimation-System maschineller Übersetzungen

    WMT – Konferenz für Maschinelle Übersetzung,
    2016, 2019

  • Bestes globales System für maschinelle Übersetzung und automatisches Post-Editieren

    WMT – Konferenz zur maschinellen Übersetzung
    2019

  • Auszeichnung für die beste Systemdemonstration

    Gesellschaft für Computerlinguistik,
    2019

  • Verbindung von menschlicher und künstlicher Intelligenz

    Verbindung von menschlicher und künstlicher Intelligenz in Partnerschaft mit Concentrix, Vereinigtes Königreich, National Innovation Awards,
    2019

  • Beste Innovation im Kundenservice

    Beste Innovation im Kundenservice in Partnerschaft mit Concentrix, ECCCSA – European Contact Center and Customer Service Awards,
    2019

  • Optimale Nutzung von KI und den zugehörigen Technologien

    Beste Nutzung von KI und zugehörigen Technologien in Partnerschaft mit Microsoft, ECCCSA – European Contact Center and Customer Service Awards,
    2019

  • Die innovativsten Startups im Bereich Künstliche Intelligenz für disruptive Technologie

    Liste der innovativsten Startups im Bereich Künstliche Intelligenz für die disruptive Technologie des Jahres, CBInsights,
    2019

  • Die innovativsten Unternehmen

    Die jährliche Liste der innovativsten Unternehmen der Welt für 2020 von Fast Company,
    2020

  • Preisträger für das Produkt des Jahres

    Gewinner des Preises für das Produkt des Jahres, präsentiert von der Zeitschrift CUSTOMER,
    2021

  • Auszeichnung für Best Explainability Approach

    Workshop zur Auswertung und zum Vergleich von NLP-Systemen, gleichlaufend mit der EMNLP,
    2021

Publikationen

Alle Veröffentlichungen anzeigen
Duarte M. Alves, José Pombal, Nuno M. Guerreiro, Pedro H. Martins, João Alves, Amin Farajian, Ben Peters, Ricardo Rei, Patrick Fernandes, Sweta Agrawal, Pierre Colombo, José G.C. de Souza, André F.T. Martins | COLM
Duarte M. Alves, Nuno M. Guerreiro, João Alves, José Pombal, Ricardo Rei, José G. C. de Souza, Pierre Colombo, André F. T. Martins | Findings of EMNLP 2023
Ricardo Rei, Nuno M. Guerreiro, José Pombal, Daan van Stigt, Marcos Treviso, Luisa Coheur, José G. C. de Souza, André Martins | WMT 2023
Nuno M. Guerreiro, Ricardo Rei, Daan van Stigt, Luisa Coheur, Pierre Colombo, André F.T. Martins | Association for Computational Linguistics
Manuel Faysse, Patrick Fernandes, Nuno M. Guerreiro, António Loison, Duarte M. Alves, Caio Corro, Nicolas Boizard, João Alves. Ricardo Rei, Pedro H. Martins, Antoni Bigata Casademunt10 François Yvon, André F.T. Martins, Gautier Viaud, Céline Hudelot, Pierre Colombo | TMLR
Nuno M. Guerreiro, Duarte Alves, Jonas Waldendorf, Barry Haddow, Alexandra Birch, Pierre Colombo, André F. T. Martins | TACL Transactions of the Association for Computational Linguistics
Taisiya Glushkova, Chryssa Zerva, Ricardo Rei, André Martins | Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021
Patrick Fernandes, Kayo Yin, Graham Neubig, André Martins | 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)
Ben Peters, André Martins | 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies
António Lopes, Amin Farajian, Rachel Bawden, Michael Zhang, André Martins | 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation
António Góis, André Martins | Machine Translation Summit XVII: Research Track
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