Programa específico: Investigación coordinada europea sobre desafíos a largo plazo en ciencias y tecnologías de la información y la comunicación ERA-NET (CHIST ERA)
UPV/EHU: Socio
IP UPV/EHU: Eneko Agirre
Inicio del proyecto: 12/01/2017
Fin del proyecto:   30/09/2020

Breve descripción:  Un sistema de aprendizaje permanente aprende diferentes tareas de forma secuencial, con el tiempo, y mejora en la resolución de futuras tareas relacionadas según la experiencia. LIHLITH se centrará en el diálogo entre humanos y computadoras, donde el sistema utiliza cada experiencia de diálogo para aprender a interactuar mejor, en función del éxito (o fracaso) de interacciones anteriores. La idea clave es que el diálogo se diseñará para producir una recompensa, lo que permitirá al sistema chatbot saber si la interacción fue exitosa o no. La recompensa se utilizará para entrenar los módulos de gestión de dominios y diálogos del chatbot, mejorando el rendimiento y reduciendo el coste de desarrollo, tanto en un único dominio objetivo como especialmente al pasar a nuevos dominios. La investigación será evaluada mediante puntos de referencia disponibles públicamente para permitir la comparación con otros enfoques en el estado del arte. Cuando sea posible, los sistemas participarán en evaluaciones comparativas/competitivas internacionales como WOCHAT o SemEval. El proyecto LIHLITH también desarrollará y entregará protocolos de evaluación y puntos de referencia para permitir la comparación pública y la reproducibilidad basadas en crowdsourcing. LIHLITH se basará en avances recientes en múltiples disciplinas de investigación, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la inducción del conocimiento, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje permanente.