ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
The Syntactic Constructions Bess are swarming in the garden – The garden is swarming with bees
Syntaktické konstrukce typu Včely se hemží na zahradě – Zahrada se hemží včelami
Year: 2012
Authors: Václava Kettnerová

Abstract (English):
In this paper, we focus on the relation between Czech syntactic constructions Bees are swarming in the garden –- The garden is swarming with bees. We refer to
this relation as a lexical-semantic conversion. This lexical-semantic conversion is associated with changes in the correspondence between two situational participants –- Bearer
of action and Location –- and valency complementations. These changes result in
a permutation of these participants which affects the prominent surface syntactic position
of subject. We demonstrate that whereas the first syntactic variant refers to a simple action, the latter expresses rather a state arising from this simple action. In the latter case,
the participant Location is usually holistically interpreted. We assume that the holistic ef-
fect of this participant follows from the fact that a state is generally attributed to
each participant expressed in the subject position as a whole. Furthermore, syntactic variants with formal subject “to” and subjectless constructions (usually conceived as formal
paraphrases of the pairs of the observed constructions) are discussed. Finally,
a lexicographic representation of these syntactic structures is presented

Abstract (Czech):
V příspěvku jsme se zabývali syntaktickými konstrukcemi typu Včely se hemží na zahradě –- Zahrada se hemží včelami, které chápeme jako
specifický typ lexikálně-sémantické konverze, u níž dochází ke změnám
v korespondenci dvou situačních participantů (s rolí Nositel děje a Místo)
a valenčních doplnění. Tyto změny mají za následek změny v povrchově syntaktické realizaci daných participantů, které zasahují prominentní pozici subjektu,
v níž je jednou vyjádřen Nositel děje (Včely se hemží na zahradě) a podruhé Místo (Zahrada se hemží včelami). Zatímco prvně zmíněná syntaktická varianta vyjadřuje neakční elementární děj, druhá varianta označuje procesuálně pojatý
stav. Předpokládáme potom, že holistická interpretace participantu Místo
ve druhé syntaktické variantě vyplývá přímo ze stavového významu dané konstrukce. Dále příspěvek pojednává o bezpomětových konstrukcích a konstrukcích
s formálním subjektem to, které vytvářejí formální paralelu k probíraným konstrukcím. Na závěr předkládáme možnou lexikografickou reprezentaci lexikálně-sémantické konverze daného typu, v níž informaci přerozdělujeme mezi
datovou a pravidlovou část lexikonu.
The Rule-Based Approach to Czech Grammaticalized Alternations
Pravidlový přístup k českým gramatikalizovaným alternacím
Year: 2012
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
Under the term grammaticalized alternations, we understand changes in valency frames of verbs corresponding to different surface syntactic structures of the same lexical unit of a verb. Czech grammaticalized alternations are expressed either (i) by morphological means (diatheses),
or (ii) by syntactic means (reciprocity). These changes are limited to changes in morphemic form(s) of valency complementations; moreover,
they are regular enough to be captured by formal syntactic rules.
In this paper a representation of Czech grammaticalized alternations and their possible combination is proposed for the valency lexicon of Czech verbs, VALLEX.

Abstract (Czech):
Termínem gramatické alternace označujeme změny ve valenční stuktuře sloves, které odpovídají rozdílným povrchově syntaktickým strukturám tvořeným jedinou lexikální jednotkou slovesa. České gramatikalizované alternace jsou vyjadřovány buď (i) morfologickými prostředky (diateze), nebo (ii) prostředky převážně syntaktickými (reciprocita). Změny ve valenčním rámci slovesa jsou v tomto případě omezeny na změny v morfematické realizaci valenčních doplnění, které jsou natolik pravidelné, že mohou být zachyceny formálními syntaktickými pravidly.
Mapping Semantic Information from FrameNet onto VALLEX
Obohacení VALLEXu o sémantické informace z FrameNetu
Year: 2012
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková, Eduard Bejček

Abstract (English):
In this article, we introduce a project aimed at enhancing a valency lexicon of Czech verbs
with semantic information. For this purpose, we make use of FrameNet, a semantically ori-
ented lexical resource. At the present stage, semantic frames from FrameNet have been mapped
to eight groups of verbs with various semantic and syntactic properties. The feasibility of this
task has been verified by the achieved inter-annotator agreement measured on two semantically
and syntactically different groups of verbs –- verbs of communication and exchange (85.9% and
78.5%, respectively). Based on the upper level semantic frames from the relation of ‘Inheritance’
built in FrameNet, the verbs of these eight groups have been classified into more coherent se-
mantic classes. Moreover, frame elements from these upper level semantic frames have been
assigned to valency complementations of the verbs of the listed groups as semantic roles. As
in case of semantic frames, the achieved interannotator agreement concerning assigning frame
elements measured on verbs of communication and exchange has been promising (95.6% and
91.2%, respectively).


As a result, 1 270 lexical units pertaining to the verbs of communication, mental action,
psych verbs, social interaction, verbs of exchange, motion, transport and location (2 129 Czech
verbs in total if perfective and imperfective verbs being counted separately) have been classified
into syntactically and semantically coherent classes and their valency complementations have
been characterized by semantic roles adopted from the FrameNet lexical database.

Abstract (Czech):
V tomto článku popisujeme projekt zaměřený na obohacení valenčního lexikonu českých sloves, VALLEX, o sémantické informace z FrameNetu. V tomto projektu bylo celkem osm skupin českých sloves anotováno sémantickými rámci z FrameNetu. Na základě sémantických rámců z horních pater relace dědičnosti byla tato slovesa rozdělena do koherentních sémantických tříd. Valenčním doplněním daných sloves byly dále přiděleny elementy sémantických rámců z horních pater relace dědičnosti jako sémantické role.
The Syntax-Semantics Interface of Czech Verbs in the Valency Lexicon
Jazykové jevy na pomezí syntaxe a sémantiky ve valenčním lexikonu
Year: 2012
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková, Eduard Bejček

Abstract (English):
In this paper, alternation based model of the valency lexicon of Czech verbs, VALLEX, is described.  Two types of alternations (changes in valency frames of verbs) are distinguished on the basis of used linguistic means: (i) grammaticalized alternations and (ii) lexicalized alternations. Both grammaticalized and lexicalized alternations are either conversive, or non-conversive. While grammaticalized alternations relate different surface syntactic structures of a single lexical unit of a verb, lexicalized alternations relate separate lexical units. For the purpose of the representation of alternations, we divide the lexicon into data and rule components. In the data part, each lexical unit is characterized by a single valency frame and by applicable alternations. In the rule part, two types of rules are contained: (i) syntactic rules describing grammaticalized alternations and (ii) general rules determining changes in the linking of situational participants with valency complementations typical of lexicalized alternations.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku přinášíme popis alternačního modelu valenčního lexikonu českých sloves, VALLEX. V práci rozlišujeme celkem dva základní typy alternací (změn ve valenční struktuře sloves): (i) gramatikalizované a (ii) lexikalizované alternace. Jak gramatikalizované, tak lexikalizované alternace mohou být konverzní či nekonverzní povahy. Zatímco gramatikalizované alternace spojují rozdílné povrchové strukturace téže lexikální jednotky, lexikalizované alternace charakterizují syntaktické struktury tvořené rozdílnými lexikálními jednotkami. Pro účely reprezentace alternací rozdělujeme lexikon na datovou a pravidlovou část. V datové části je každá lexikální jednotka reprezentována jedním valenčním rámcem. Pravidlová část obsahuje dva typy pravidel: (i) formální syntaktická pravidla zachycující gramatikalizované alternace a (ii) obecná pravidla určující změny v korespondenci participantů a valenčních doplnění typické pro lexikalizované alternace.
Optimisation for POMDP-Based Spoken Dialogue Systems
Optimalizace POMDP dialogových systémů
Year: 2012
Authors: Milica Gašić, Filip Jurčíček, Blaise Thomson, Steve Young

Abstract (English):
This chapter presents current knowledge about statistical dialogue systems based on POMDP model of interaction with human users. The chapter introduces basic concepts of POMDP and suggest appropriate methods for implementation it the context of dialogue systems.

Abstract (Czech):
Tato kapitola prezentuje současné poznatky v oblasti vývoje statistických dialogových systému založených na POMDP modelu řízení komunikace s uživatelem. Postupně jsou vysvětleny základy POMDP a vhodné metody pro implementaci v oblasti dialogových systémů.
TrTok: A Fast and Trainable Tokenizer for Natural Languages
TrTok: Rychlý a trénovatelný tokenizér pro přirozené jazyky
Year: 2012
Authors: Jiří Maršík, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present a universal data-driven tool for segmenting and tokenizing text. The presented
tokenizer lets the user define where token and sentence boundaries should be considered.
These instances are then judged by a classifier which is trained from provided tokenized data.
The features passed to the classifier are also defined by the user making, e.g., the inclusion
of abbreviation lists trivial. This level of customizability makes the tokenizer a versatile tool
which we show is capable of sentence detection in English text as well as word segmentation
in Chinese text. In the case of English sentence detection, the system outperforms previous
methods. The software is available as an open-source project on GitHub

Abstract (Czech):
Představujeme univerzální nástroj pro segmentaci a tokenizaci textů, který uživateli dovoluje nadefinovat potenciální hranice vět a slov a na základě trénovacích dat se naučí hranice hledat.
Building parallel corpora through social network gaming
Budování paralelních korpusů pomocí her na sociálních sítích
Year: 2012
Authors: Nathan David Green

Abstract (English):
Building training data is labor-intensive and presents a major obstacle to the advancement of Natural Language Processing (NLP)
systems. A prime use of NLP technologies has been toward the construction machine translation systems. The most common form of
machine translation systems are phrase based systems that require extensive training data. Building this training data is both expensive
and error prone. Emerging technologies, such as social networks and serious games, offer a unique opportunity to change how we
construct training data. These serious games, or games with a purpose, have been constructed for sentence segmentation, image labeling,
and co-reference resolution. These games work on three levels: They provide entertainment to the players, the reinforce information
the player might be learning, and they provide data to researchers. Most of these systems while well intended and well developed, have
lacked participation.
We present, a set of linguistically based games that aim to construct parallel corpora for a multitude of languages and allow players to
start learning and improving their own vocabulary in these languages. As of the first release of the games, GlobeOtter is available on
Facebook as a social network game. The release of this game is meant to change the default position in the field, from creating games
that only linguists play, to releasing linguistic games on a platform that has a natural user base and ability to grow.

Abstract (Czech):
Příprava trénovacích dat je pracná a představuje hlavní překážku ve vývoji zpracování přirozeného jazyka (NLP). Mezi hlavní aplikace NLP patří strojový překlad, který se v současnosti opírá o dostupnost velkého množství dat. Sestavování těchto dat je finančně náročné a současně náchylné k chybám. Nově se objevující technologie jako sociální sítě a "seriózní" hry nabízejí jedinečnou příležitost změnit způsob přípravy trénovacích dat. Hry s účelem byly zkonstruovány pro větnou segmentaci, značkování obrázků a rozpoznávání koreference. Tyto hry fungují na třech úrovních: poskytují zábavu hráčům, hráči se při nich učí a současně poskytují data pro výzkum. Většina těchto systémů se potýká s nedostatkem účastníků. V tomto článku předkládáme sadu lingvisticky orientovaných her zaměřených na sestrojení paralelního korpusu pro několik jazyků a umožňujících hráčům zlepšení jejich slovní zásoby v těchto jazycích. První zveřejněná verze GlobeOtter je dostupná na Facebooku. Jedním z cílů je zde získat dostatečné množství hráčů i mimo řady lingvistů.
Indonesian Dependency Treebank: Annotation and Parsing
Závislostní korpus indonésštiny: anotace a parsing
Year: 2012
Authors: Nathan David Green, Septina Dian Larasati, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We also show ensemble dependency parsing and self training approaches applicable to under-resourced languages using our manually annotated dependency structures. We show that for an under-resourced language, the use of tuning data for a meta classifier is more effective than using it as additional training data for individual parsers. This meta-classifier creates an ensemble dependency parser and increases the dependency accuracy by 4.92% on average and 1.99% over the best individual models on average. As the data sizes grow for the the under-resourced language a meta classifier can easily adapt. To the best of our knowledge this is the first full implementation of a dependency parser for Indonesian. Using self-training in combination with our Ensemble SVM Parser we show additional improvement. Using this parsing model we plan on expanding the size of the corpus by using a semi-supervised approach by applying the parser and correcting the errors, reducing the amount of annotation time needed.

Abstract (Czech):
Článek ukazuje závislostní analýzu s využitím kombinace parseru a self-trainingu pro jazyky s malým množstvím jazykových dat. Ověřili jsme, že pro jazyk s malým množstvím dat je využití ladicích dat pro meta-klasifikátor efektivnější než jejich přidání do zbývajících trénovacích dat jednotlivých analyzátorů. Tento mete-klasifikátor vytváří kombinovaný závislostní parse a zvyšuje úspěšnost analýzy v průměru o 4.92% a o 1.99% ve srovnání s jednotlivým nejlepším systémem. Meta-klasifikátor se může přizpůsobit rostoucím dostupným datům. Využitím self-trainingu společně s kombinací několika parseru vzniká další zlepšení.
Hybrid Combination of Constituency and Dependency Trees into an Ensemble Dependency Parser
Hybridní kombinace složkových a závislostních stromů v kombinačním parseru
Year: 2012
Authors: Nathan David Green, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Dependency parsing has made many advancements in recent years, in particular for English. There are a few dependency parsers that achieve comparable accuracy scores with each other but with very different types of errors. This paper examines creating a new dependency structure through ensemble learning using a hybrid of the outputs of various parsers. We combine all tree outputs into a weighted edge graph, using 4 weighting mechanisms. The weighted edge graph is the input into our ensemble system and is a hybrid of very different parsing techniques (constituent parsers, transition-based dependency parsers, and a graph-based parser). From this graph we take a maximum spanning tree. We examine the new dependency structure in terms of accuracy and errors on individual part-of-speech values.

The results indicate that using a greater number of more varied parsers will improve accuracy results. The combined ensemble system, using 5 parsers based on 3 different parsing techniques, achieves an accuracy score of 92.58%, beating all single parsers on the Wall Street Journal section 23 test set. Additionally, the ensemble system reduces the average relative error on selected POS tags by 9.82%.

Abstract (Czech):
V posledních letech dosáhla závislostní syntaktická analýza podstatného zlepšení, zejména pro angličtnu. Existuje několik závislostních analyzátorů, které dosahují srovnatelné úspěšnosti, přičemž produkují různé typy chyb. Tento článek se zabývá vytvářením nové závislostní struktury složením výstupů různých analyzátorů. Všechny výstupy sloučíme do váženého grafu, který je vstupem pro kombinační systém založený na algoritmu 
minimální kostry orientovaného grafu.

Výsledná kombinace založená na pěti různých analyzátorech dosahuje úspěšnosti 92,58 %, čímž překonává všechny jednotlivé analyzátory.
Using an SVM Ensemble System for Improved Tamil Dependency Parsing
Klasifikace pomocí SVM v kombinačním závislostním analyzátoru tamilštiny
Year: 2012
Authors: Nathan David Green, Loganathan Ramasamy, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Dependency parsing has been shown to improve NLP systems in certain languages and in many cases helps achieve state of the art results in NLP applications, in particular applications for free word order languages. Morphologically rich languages are often short on training data or require much higher amounts of training data due to the increased size of their lexicon. This paper examines a new approach for addressing morphologically rich languages with little training data to start.  

Using Tamil as our test language, we create 9 dependency parse models with a limited amount of training data. Using these models we train an SVM classifier using only the model agreements as features. We use this SVM classifier on an edge by edge decision to form an ensemble parse tree. Using only model agreements as features allows this method to remain language independent and applicable to a wide range of morphologically rich languages.

We show a statistically significant 5.44% improvement over the average dependency model and a statistically significant 0.52% improvement over the best individual system.

Abstract (Czech):
Závislostní syntaktická analýza pomáhá některým aplikacím z oblasti zpracování přirozeného jazyka dosáhnout vyšší úspěšnosti, zejména pokud jde o jazyky s relativně volným slovosledem. Pro morfologicky bohaté jazyky typicky existuje jen malé množství trénovacích dat, přičemž kvůli větší velikosti slovníku by jich naopak bylo potřeba více. Tento článek se zabývá novými přístupy pro analýzu morfologicky bohatých jazyků s malým množstvím dat.

Testovacím jazykem je v našich experimentech tamilština. Vytvořili jsme 9 modelů pro závislostní syntaktickou analýzu, které byly natrénovány na malém množství dat. S využitím těchto modelů jsme natrénovali klasifikátor SVM, který jako rysy používá pouze informaci o shodě jednotlivých analyzátorů, díky čemuž lze tento přístup považovat za jazykově nezávislý.

Experimentálně jsme prokázali statisticky signifikantní zlepšení 5,44 % oproti průměrnému modelu a statisticky signifikantní zlepšení 0,52 % oproti nejlepšímu jednotlivému systému.
Application of Topic Segmentation in Audiovisual Information Retrieval
Využitie tématickej segmentácie pri vyhľadávaní v audiovizuálnych dátach
Year: 2012
Authors: Petra Galuščáková

Abstract (English):
Segmentation into topically coherent segments is one of the crucial points in information retrieval (IR). Suitable segmentation may improve the results of IR system and help users to find relevant passages faster. Segmentation is especially important in audiovisual recordings, in which the navigation is difficult. We present several methods used for topic segmentation, based on textual, audio and visual information. The proposition of our approach to topic segmentation based on the fusion of audio and visual data is presented in the article.

Abstract (Czech):
Segmentácia na tématicky koherentné úseky je dôležitou súčasťou vyhľadávania informácií. Vhodná segmentácia môže zlepšiť výsledky vyhľadávania a pomôcť užívateľom pri rýchlejšom hľadaní relevantného úseku. Segmentácia je zvlášť dôležitá pri audiovizuálnych nahrávkach, v ktorých je navigácia zvlášť zložitá. V článku popisujeme niekoľko prístupov ku tématickej segmentácii, založených na textovej, zvukovej a vizuálnej informácii. V článku je tiež prezentovaný náš návrh prístupu k tématickej segmentácii, založený na fúzii zvukových a vizuálnych dát.
Czech-Slovak Parallel Corpus
Česko-slovenský paralelný korpus
Year: 2012
Authors: Petra Galuščáková, Radovan Garabík, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Czech-Slovak parallel corpus consisting of several freely available corpora. Corpus is given in both plaintext format and with an automatic morphological annotation.

Abstract (Czech):
Česko-slovenský paralelný korpus, vytvorený z voľne dostupných zdrojov. Korpus je prístupný v textovom formáte a s morfologickou anotáciou.
English-Slovak Parallel Corpus
Anglicko-slovenský paralelný korpus
Year: 2012
Authors: Petra Galuščáková, Radovan Garabík, Ondřej Bojar

Abstract (English):
English-Slovak parallel corpus consisting of several freely available corpora. Corpus is given in both in plaintext format and with an automatic morphological annotation

Abstract (Czech):
Anglicko-slovenský paralelný korpus, vytvorený z voľne dostupných zdrojov. Korpus je prístupný v textovom formáte a s morfologickou anotáciou.
Improving SMT by Using Parallel Data of a Closely Related Language
Vylepšenie štatistického automatického prekladu pomocou paralelných dát blízkych jazykov
Year: 2012
Authors: Petra Galuščáková, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The amount of training data in statistical machine translation is critical for translation quality. In this paper, we demonstrate how to increase translation quality for one language pair by bringing in parallel data from a closely related language. In particular, we improve en→sk translation using a large Czech–English
parallel corpus and a shallow (rule-based) MT system for cs→sk. Several setup options are explored in order to identify the best possible configuration.

Abstract (Czech):
Množstvo trénovacích dát je pre kvalitu štatistického strojového prekladu rozhodujúce. V článku popisujeme, akým spôsobom je možné zlepšiť kvalitu prekladu pre daný jazykový pár pomocou využitia paralelných dát v príbuznom jazyku. Konkrétne sme vylepšili en→sk preklad pomocou využitia veľkého česko-anglického paralelného korpusu a cs→sk prekladového systému založeného na pravidlách. Preskúmaných je niekoľko možností konfigurácie použitých systémov.
Manually Classified Errors in Czech-Slovak Translation
Ručne klasifikované chyby v česko-slovenskom preklade
Year: 2012
Authors: Petra Galuščáková, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Outputs of five Czech-Slovak machine translation systems  (Česílko, Česílko 2, Google Translate and Moses with different settings) for first 50 sentences of WMT 2010 testing set. The translations were manually processed and the errors were marked and classified according to the scheme by Vilar et al. (David Vilar, Jia Xu, Luis Fernando D’Haro, Hermann Ney: Error Analysis of Statistical Machine Translation Output, Proceedings of LREC-2006, 2006)

Abstract (Czech):
Automatický preklad z češtiny do slovenčiny pre prvých 50 viet testovacej sady WMT 2010 pomocou piatich prekladových systémov (Česílko, Česílko 2, Google Translate a Moses s rôznymi nastaveniami). V prekladoch boli ručne označené chyby, ktoré boli ďalej klasifikované podľa schémy danej v článku (David Vilar, Jia Xu, Luis Fernando D’Haro, Hermann Ney: Error Analysis of Statistical Machine Translation Output, Proceedings of LREC-2006, 2006).