We hebben een divers team van deskundigen op het gebied van AI en NLP samengesteld. Hun ongeëvenaarde onderzoek en bekroonde doorbraken blijven de industriestandaarden bepalen en brengen ons dichter bij onze visie: het creëren van een wereld zonder taalbarrières.
Toonaangevende stemmen in het veld
João Graça
Medeoprichter en Chief Technology Officer
André Martins
VP of Research
Paulo Dimas
VP of Product Innovation
Helena Moniz
Taalkundig adviseur en voorzitter van de Europese vereniging voor automatische vertaling
José Souza
Senior AI Research Scientist
M. Amin Farajian,
AI-manager
Fabio Kepler,
Senior AI Research Scientist
Ricardo Rei,
AI Research Engineer
Catarina Farinha,
AI Research Engineer
João Alves,
AI Research Engineer
Daan van Stigt,
AI Research Engineer
Miguel Vera,
AI Research Engineer
Maria Ana Henriques,
R&D Projectmanager
Nuno André,
Coördinatorsubsidies
Christine Maroti,
Senior AI Research Engineer
Vera Cabarrão,
Senior Natural Language Analyst
Craig Stewart,
Onderzoekswetenschapper in RD
Marina Sánchez Torrón,
Senior Natural Language Analyst
Almut Silja Hildebrand,
Senior Research Engineer
Marianna Buchicchio,
Linguistic Services Team Lead
António Lopes,
AI Research Scientist
Maximilian Kohl,
Senior Productmanager
Joseph Szurley
Senior Research Engineer
João Godinho
AI Research Engineer
Eduardo Farah
AI-manager
Pedro Mota
Senior AI Research Engineer
MT-Telescope
MT-Telescope biedt een fijnmazige, visuele vergelijking van de kwaliteitsprestaties van twee automatische vertaling (MT)-systemen. De automatische kwaliteitsscore wordt verbeterd, zodat gebruikers de kwaliteitsprestaties kunnen filteren op trefwoorden, terminologie en segmentlengte. MT-Telescope is beschikbaar als open-source ten behoeve van de bredere MT R&D-gemeenschap.
COMET
COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) is een nieuw neuraal kader voor het trainen van evaluatiemodellen voor meertalige automatische vertaling (MT). COMET voorspelt menselijke beoordelingen van MT-kwaliteit. Dit 'gebruiksklare' getrainde COMET-model is als open-source beschikbaar ten behoeve van de bredere MT R&D-gemeenschap.
MAIA
MAIA maakt gebruik van geavanceerde technologieën voor machinaal leren en natuurlijke taalverwerking om meertalige AI-agentassistenten te bouwen en taalbarrières te elimineren. MAIA's 'vertaallaag' zal menselijke agenten in staat stellen klantondersteuning te bieden in realtime en in elke taal, met menselijke kwaliteit.
Gebruikersgericht 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 iteneration.
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).
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.
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
Tijdige en accurate communicatie is essentieel voor crisisbeheer, maar wat als de enige beschikbare informatie in een taal is die u niet spreekt? INTERACT is een interdisciplinair Europees project dat is opgezet om tegemoet te komen aan de behoefte aan kwaliteitsvertaling in gezondheidscrisisscenario's.
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 zorgt voor een revolutie op het gebied van Natural Language Processing (NLP), met doorbraken in automatische vertaling, spraakherkenning en het beantwoorden van vragen. Nieuwe taalinterfaces (digitale assistenten, messenger apps, customer service bots) zijn in opkomst als de volgende technologieën voor naadloze, meertalige communicatie tussen mensen en machines.
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 (kwaliteitsbewuste automatische vertaling) is een baanbrekend onderzoeksproject gefinancierd door de ELISE Open Call om Responsible MT te bouwen voor conversatiegegevens: MT van hoge kwaliteit om nieuwe markten te ontsluiten waar kritische MT-fouten niet getolereerd kunnen worden.
MAIA
MAIA maakt gebruik van geavanceerde technologieën voor machinaal leren en natuurlijke taalverwerking om meertalige AI-agentassistenten te bouwen en taalbarrières te elimineren. MAIA's 'vertaallaag' zal menselijke agenten in staat stellen klantondersteuning te bieden in realtime en in elke taal, met menselijke kwaliteit.
Gebruikersgericht 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
Tijdige en accurate communicatie is essentieel voor crisisbeheer, maar wat als de enige beschikbare informatie in een taal is die u niet spreekt? INTERACT is een interdisciplinair Europees project dat is opgezet om tegemoet te komen aan de behoefte aan kwaliteitsvertaling in gezondheidscrisisscenario's.
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 zorgt voor een revolutie op het gebied van Natural Language Processing (NLP), met doorbraken in automatische vertaling, spraakherkenning en het beantwoorden van vragen. Nieuwe taalinterfaces (digitale assistenten, messenger apps, customer service bots) zijn in opkomst als de volgende technologieën voor naadloze, meertalige communicatie tussen mensen en machines.
Unbabel’s Internationalization Plan
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: A new ecosystem of Machine + Crowd Translation
“Unbabel 2017: A new ecosystem of Machine + Crowd Translation” is a project led by Unbabel and co-funded by Portugal 2020 – Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico (SI I&DT)
MT-Telescope
MT-Telescope biedt een fijnmazige, visuele vergelijking van de kwaliteitsprestaties van twee automatische vertaling (MT)-systemen. De automatische kwaliteitsscore wordt verbeterd, zodat gebruikers de kwaliteitsprestaties kunnen filteren op trefwoorden, terminologie en segmentlengte. MT-Telescope is beschikbaar als open-source ten behoeve van de bredere MT R&D-gemeenschap.
COMET
COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) is een nieuw neuraal kader voor het trainen van evaluatiemodellen voor meertalige automatische vertaling (MT). COMET voorspelt menselijke beoordelingen van MT-kwaliteit. Dit 'gebruiksklare' getrainde COMET-model is als open-source beschikbaar ten behoeve van de bredere MT R&D-gemeenschap.
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.
Meest innovatieve bedrijf
Meest innovatieve bedrijf (bij de Game Changer Innovation Contest), TAUS (Translation Automation User Society)
2015, 2017
Beste wereldwijde systeem voor Quality Estimation voor automatische vertaling
WMT - Conferentie over automatische vertaling,
2016, 2019
Beste automatische vertaling en nabewerkingssysteem ter wereld
WMT - Conferentie over automatische vertaling,
2019
Prijs voor de beste systeemdemonstratie
Association for Computational Linguistics,
2019
Mengen van menselijke & kunstmatige intelligentie
Blending Human & Artificial Intelligence, in samenwerking met Concentrix, UK, National Innovation Awards,
2019
Beste innovatie op het gebied van klantenservice
Beste innovatie in klantenservice, in samenwerking met Concentrix, ECCCSA - European Contact Center and Customer Service Awards,
2019
Optimaal gebruik van AI en aanverwante technologieën
Beste gebruik van AI en aanverwante technologieën, in samenwerking met Microsoft, ECCCSA – European Contact Center en Customer Service Awards,
2019
Meest innovatieve AI-start-ups voor disruptieve technologie
Lijst van meest innovatieve AI-start-ups voor disruptieve technologie van het jaar, CBInsights,
2019
Meest innovatieve bedrijven
Fast Company's jaarlijkse lijst met de meest innovatieve bedrijven ter wereld voor 2020, Fast Company,
2020
Winnaar Product van het Jaar
Winnaars van de Product of the Year Award, uitgereikt door het tijdschrift CUSTOMER,
2021
Best Explainability Approach Award
Workshop over evaluatie & vergelijking van NLP-systemen, medegevestigd bij EMNLP,
2021