ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
UDPipe: Trainable Pipeline for Processing CoNLL-U Files Performing Tokenization, Morphological Analysis, POS Tagging and Parsing
UDPipe: Trénovatelný nástroj pro zpracování souborů typu CoNLL-U, který provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, určování slovních druhů a parsing
Year: 2016
Authors: Milan Straka, Jan Hajič, Jana Straková

Abstract (English):
Automatic natural language processing of large texts often presents recurring challenges in multiple languages: even for most advanced tasks, the texts are first processed by basic processing steps – from tokenization to parsing. We present an extremely simple-to-use tool consisting of one binary and one model (per language), which performs these tasks for multiple languages without the need for any other external data. UDPipe, a pipeline processing CoNLL-U-formatted files, performs tokenization, morphological analysis, part-of-speech tagging, lemmatization and dependency parsing for nearly all treebanks of Universal Dependencies 1.2 (namely, the whole pipeline is currently available for 32 out of 37 treebanks). In addition, the pipeline is easily trainable with training data in CoNLL-U format (and in some cases also with additional raw corpora) and requires minimal linguistic knowledge on the users’ part. The training code is also released.

Abstract (Czech):
Při automatickém zpracování rozsáhlých textů v přirozeném jazyce se často opakují podobné úkoly v několika jazycích: i při zpracování obtížných úloh jsou texty vždy zpracovávány obvyklými základními kroky od tokenizace k parsingu. Představujeme mimořádně jednoduchý a použitelný nástroj pro základní zpracování přirozeného jazyka, který sestává pouze z jednoho programu a jednoho modelu (pro každý jazyk). Tento nástroj provádí tyto úkoly pro mnoho jazyků, aniž by vyžadoval dodatečná data. UDPipe je tedy nástroj, který zpracovává soubory ve formátu CoNLL-U a provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, rozpoznávání slovních druhů, lematizaci a závislostní parsing pro téměř všechny jazyky korpusu Universtal Dependencies 1.2 (konkrétně je nástroj dostupný pro 32 jazyků). Navíc je celý nástroj snadno trénovatelný při použití vlastních trénovacích dat v CoNLL-U formátu a vyžaduje minimální znalost lingvistiky. Kód pro trénovaní nástroje je také dostupný.
Linguistic digital repository based on DSpace 5.2
Digitální repozitář pro jazyková data založený na DSpace 5.2
Year: 2016
Authors: Jozef Mišutka, Amir Kamran, Ondřej Košarko, Michal Josífko, Loganathan Ramasamy, Pavel Straňák, Jan Hajič

Abstract (English):
One of the goals of LINDAT/CLARIN Centre for Language Research Infrastructure is to provide technical background to institutions or researchers who wants to share their tools and data used for research in linguistics or related research fields. The digital repository is built on a highly customised DSpace platform.

Abstract (Czech):
Jedním z cílů infrastruktury LINDAT/CLARIN je poskytovat technické prostředky pro sdílení nástrojů a dat pro výzkumné účely a v souladu s technickými požadavky CLARIN ERIC. Proto byl vybudován a je rozvíjen tento silně adaptovaný repozitářový systém založený na platformě DSpace.
AAI: systematically addressing the attribute release problem
AAI: Systematický přístup k problému uvolňování atributů
Year: 2016
Authors: Jozef Mišutka, Ondřej Košarko, Amir Kamran

Abstract (English):
CLARIN Service Provider Federation is not the only inter-federation but it is the first one to systematically address the issue when Identity Providers do not release mandatory attributes to a service. For instance, if a data set is licensed under a restrictive license the user must be uniquely identifiable over time. However, if the Identity Provider does not release such information, the service cannot let the user download the data.

Abstract (Czech):
CLARIN SPF není jediná inter-federace, ale je první, která se systematicky zabývá problémy, které působí neuvolnění povinných atributů poskytovateli identit. Například, jsou-li data zveřejněná pod restriktivní licencí, musí být uživatel jednoznačně identifikovatelný v průběhu času. Pokud poskytovatel identity nezpřístupní potřebnou informaci, služba nemůže uživateli dovolit, aby data získal.
SHORTREF.ORG Making URLs Easy-to-Cite
SHORTREF.ORG Lehko citovatelné a dohledatelné URL
Year: 2016
Authors: Jozef Mišutka, Ondřej Košarko, Amir Kamran

Abstract (English):
In this paper, we present a easy-to-cite and persistent infrastructure (shortref.org) for research and data citation in the form a URL shortener service. Reproducibility of results is very important for the extension of research and is directly depends on the availability of the research data. The advancements in the web technologies made redistribution of the data much more easy nowadays, however, due to the dynamic nature of the web, the content is consistently on the move from one destination to another. The URLs researchers use for the citation of their contents do not directly account for these changes and many times when the users try to access the cited URLs, the data is either not available or moved to a newer version. In our proposed solution, the shortened URLs are not simple URLs but use persistent identifiers and provide a reliable mechanism to make the data always accessible that can directly improve the impact of research.

Abstract (Czech):
V tomto článku představujeme shortref.org - službu pro snadnou a trvalou citaci
dat vzešlých z výzkumu. Tuto službu poskytujeme formou zkracovače URL.
Reprodukovatelnost výsledků, důležitá součást vědeckého výzkumu, přímo závisí
na dostupnosti dat, nad kterými výzkum probíhal.
Rozvoj webových technologií velmi usnadnil sdílení dat. Kvůli
dynamické povaze webu se ale obsah často přesouvá z jednoho místa na druhé.
Běžné URL, které může výzkumník použít k citaci svých dat, nemá prostředky,
kterými by se s tímto přesouváním dalo vyrovnat. Čtenář/uživatel tak často
zjistí, že data se na dané URL již nenalézají, nebo dostane k dispozici novější
verzi.
Námi navrhované řešení, ve kterém je zkrácené URL perzistentním
identifikátorem, poskytuje spolehlivý mechanismus pro stálou dostupnost dat a
může tak zlepšit dopad výzkumu.
The QT21/HimL Combined Machine Translation System
Společný překladový systém projektů QT21 a HimL
Year: 2016
Authors: Jan-Thorsten Peter, Tamer Alkhouli, Hermann Ney, Matthias Huck, Fabienne Braune, Alexander Fraser, Aleš Tamchyna, Ondřej Bojar, Barry Haddow, Rico Sennrich, Frédéric Blain, Lucia Specia, Jan Niehues, Alex Waibel, Alexandre Allauzen, Lauriane Aufrant, Franck Burlot, Elena Knyazeva, Thomas Lavergne, François Yvon, Stella Frank, Marcis Pinnis

Abstract (English):
This paper describes the joint submission
of the QT21 and HimL projects for
the English→Romanian translation task of
the ACL 2016 First Conference on Machine
Translation (WMT 2016). The submission
is a system combination which
combines twelve different statistical machine
translation systems provided by the
different groups (RWTH Aachen University,
LMU Munich, Charles University in
Prague, University of Edinburgh, University
of Sheffield, Karlsruhe Institute of
Technology, LIMSI, University of Amsterdam,
Tilde). The systems are combined
using RWTH’s system combination
approach. The final submission shows an
improvement of 1.0 BLEU compared to the
best single system on newstest2016.

Abstract (Czech):
Článek popisuje společný systém projektů QT21 a HimL pro překlad z angličtiny do rumunštiny. Systém je automatickou kombinací 12 základních systémů připravených několika skupinami.
Constraint-Based Open Question Answering via Knowledge Graph Search
Otevřený question answering s pomocí znalostního grafu založený na omezeních
Year: 2016
Authors: Ahmad Aghaebrahimian, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We introduce a highly scalable approach for open-domain question answering with no dependence on any logical form to surface form mapping data set or any linguistic analytic tool such as POS tagger or named entity recognizer. We define our approach under the Constrained Conditional Models framework which lets us scale to a full knowledge graph with no limitation on the size. On a standard benchmark, we obtained competitive results to state-of-the-art in open-domain question answering task.

Abstract (Czech):
Představujeme vysoce škálovatelný přístup k otevřenému question answeringu,
který nezávisí na datasetu mapujícím z logické formy na povrchovou, ani
na jakýchkoliv lingvistických nástrojích pro analýzu jako např. POS tagger nebo
rozpoznavání pojmenovaných entit. Popisovaný přístup je definován v rámci
frameworku Constrained Conditional Models, který umožnuje škálovat
znalostní grafy bez jakéhokoliv omezení velikosti. Ve standardním benchmarku jsme dosáhli
výsledky srovnatelné se state-of-the-art v otevřeném question answeringu.
Open-domain Factoid Question Answering via Knowledge Graph Search
Otevřený question answering na faktoidech s pomocí znalostního grafu
Year: 2016
Authors: Ahmad Aghaebrahimian, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We introduce a highly scalable approach for open-domain question answering with no dependence on any data set for surface form to logical form mapping or any linguistic analytic tool such as POS tagger or named entity recognizer. We define our approach under the Constrained Conditional Models framework which lets us scale up to a full knowledge graph with no limitation on the size. On a standard benchmark, we obtained near 4 percent improvement over the state-of-the-art in open-domain question answering task.

Abstract (Czech):
Představujeme vysoce škálovatelný přístup k otevřenému question answeringu,
který nezávisí na datasetu mapujícím z logické formy na povrchovou, ani
na jakýchkoliv lingvistických nástrojích pro analýzu, jako např. POS tagger nebo
rozpoznavání pojmenovaných entit. Popisovaný přístup je definován v rámci
frameworku Constrained Conditional Models, který umožnuje škálovat
znalostní grafy bez omezení velikosti. Ve standardním benchmarku jsme dosáhli
4% zlepšení výsledků oproti state-of-the-art v otevřeném question answeringu.
SMT and Hybrid systems of the QTLeap project in the WMT16 IT-task
Statistické a hybridní systémy strojového překladu z projektu QTLeap v úloze IT překladu WMT16
Year: 2016
Authors: Rosa Gaudio, Gorka Labaka, Eneko Agirre, Petya Osenova, Kiril Simov, Martin Popel, Dieke Oele, Gertjan van Noord, Luís Gomes, João António Rodrigues, Steven Neale, João Ricardo Silva, Andreia Querido, Nuno Rendeiro, António Branco

Abstract (English):
This paper presents the description of 12
systems submitted to the WMT16 IT-task,
covering six different languages, namely
Basque, Bulgarian, Dutch, Czech, Portuguese
and Spanish. All these systems
were developed under the scope of the
QTLeap project, presenting a common
strategy. For each language two different
systems were submitted, namely a phrase-based
MT system built using Moses, and
a system exploiting deep language engineering
approaches, that in all the languages
but Bulgarian was implemented
using TectoMT. For 4 of the 6 languages,
the TectoMT-based system performs better
than the Moses-based one.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje 12 systémů zaslaných do úlohy strojového překladu textů z IT domény v rámci WMT16. Systémy překládají z angličtiny do 6 jazyků: baskičtiny, bulharštiny, holandštiny, češtiny, portugalštiny a španělštiny. Všechny systémy byly vyvinuty v rámci projektu QTLeap. Pro každý jazykový pár byly zaslány dva systémy: frázový (Moses) a hloubkově-syntaktický (TectoMT, krom bulharštiny). Pro 4 z 6 jazyků dosáhlo TectoMT lepších výsledků než Moses.
Bilingual Embeddings and Word Alignments for Translation Quality Estimation
Dvojjazyčné embedingy a slovní zarovnání pro odhad kvality strojového překladu
Year: 2016
Authors: Amal Abdelsalam, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This paper describes our submission
UFAL MULTIVEC to the WMT16 Quality
Estimation Shared Task, for EnglishGerman
sentence-level post-editing effort
prediction and ranking. Our approach exploits
the power of bilingual distributed
representations, word alignments and also
manual post-edits to boost the performance
of the baseline QuEst++ set of
features. Our model outperforms the
baseline, as well as the winning system
in WMT15, Referential Translation Machines
(RTM), in both scoring and ranking
sub-tasks.

Abstract (Czech):
Příspěvek popisuje náš systém UFAL_MULTIVEC v soutěži WMT16 Quality Estimation. Systém odhaduje kvalitu strojového překladu z angličtiny do němčiny. Náš přínos spočívá v rozšíření zavedené metody o dvojjazyčné vektorové reprezentace slov a o slovní zarovnání.
Connective Movement - A demonstration on Czech
Posouvání konektoru - příklad češtiny
Year: 2016
Authors: Lucie Poláková

Abstract (English):
During annotation of discourse connectives in Czech written texts, externally placed connectives were found (outside both their arguments and non-adjacent to them). These cases occur in vast majority in connection with attribution (reporting).
In these structures, a connective expressing contrast between two reported contents moves left in order to stand closer to its left (first in the linear order) argument. We call this phenomenon connective movement.

Abstract (Czech):
Příspěvek se zabývá studiem diskurzních konektorů umístěných mimo oba argumenty, které jsou jimi spojeny.
Discourse Annotation Theories and Tools
Anotace disckurzu - teorie a nástroje
Year: 2016
Authors: Lucie Poláková

Abstract (English):
Discourse coherence is a complex natural language phenomenon which is achieved by different linguistic means (e.g., anaphoricity, information structure, discourse markers and connectives, rhetorical structure of text, etc.). Many approaches in computational linguistics are used to capture discourse relations and Tind practical applications. This session focuses on discussing theories and approaches applied to the annotation of discourse phenomena in different languages, such as Rhetorical Structure Theory, Penn Discourse Treebank, Segmented Discourse Representation Theory and so on. Participants will have the opportunity to compare these approaches to see which phenomena are central to them and which ones are less prominent. We will also introduce the tools of discourse annotation and demonstrate esp. TrEd, PDTB and MMAX.

Abstract (Czech):
V rámci přednásky byly představeny existující teorie anotace diskurních jevů a nástroje, které se pro tento typ anotací používají.
« Trust me. I’m a License Selector ». Licensing for Digital Humanities
„Věř mi, já jsem selektor licencí.” Licencování pro digitální humanitní vědy
Year: 2016
Authors: Paweł Kamocki, Pavel Straňák

Abstract (English):
Presenting a software solution that helps authors choose the best public license for their works.

Abstract (Czech):
Prezentace software, který pomáhá autorovi vybrat pro jeho dílo nejvhodnější (nejsvobodnější) veřejnou licenci.
The Public License Selector: Making Open Licensing Easier
Selektor pro veřejné licence: Usnadnění otevřeného licencování
Year: 2016
Authors: Paweł Kamocki, Pavel Straňák, Michal Sedlák

Abstract (English):
Researchers  in  Natural  Language  Processing rely  on  availability  of  data  and  software, ideally under open licenses, but little is done to actively encourage it. In fact, the current Copyright framework grants exclusive rights to authors to copy their works, make them available to the public and make derivative works (such as annotated language corpora). Moreover, in the EU databases are protected against unauthorized extraction and re-utilization of their contents. Therefore,  proper  public  licensing  plays  a  crucial  role  in providing access to research data.  A public license is a license that grants certain rights not to one particular user, but to the general public (everybody). Our article presents a tool that we developed and whose purpose is to assist the user in the licensing process. As software and data should be licensed under different licenses, the tool is composed of two separate parts: Data and Software. The underlying logic as well as elements of the graphic interface are presented.

Abstract (Czech):
Článek prezentuje nový online interaktivní nástroj vydaná pod OpenSource licensí MIT, který usnadňuje uživateli pomocí sekvence otázek a jejich vysvětlení výběr tzv. veřejné licence, pokud je ji možno jeho výsledku (datům nebo software) přiřadit. Cílem nástroje je podpořit nejotevřenější licencování vědeckých výsledků, které je v souladu se zákony možné, a vůbec podpora autorů v tom, aby své výsledky zvěřejňovali a dokázali jim přiřadit vhodnou licenci.
Neural Scoring Function for MST Parser
Neuronová ohodnocovací funkce pro MST parser
Year: 2016
Authors: Jindřich Libovický

Abstract (English):
Continuous word representations appeared to be a useful feature in many natural language processing tasks.  Using fixed-dimension
pre-trained word embeddings allows avoiding sparse bag-of-words representation and to train models with fewer parameters.  In this
paper,  we  use  fixed  pre-trained  word  embeddings  as  additional  features  for  a  neural  scoring  function  in  the  MST  parser.   With  the
multi-layer architecture of the scoring function we can avoid handcrafting feature conjunctions. The continuous word representations on
the input also allow us to reduce the number of lexical features, make the parser more robust to out-of-vocabulary words, and reduce the
total number of parameters of the model.  Although its accuracy stays below the state of the art, the model size is substantially smaller
than with the standard features set.  Moreover, it performs well for languages where only a smaller treebank is available and the results
promise to be useful in cross-lingual parsing.

Abstract (Czech):
Spojité distribuované slovní reprezentace prokázaly svoji užitečnost v mnoha úlohách zpracování přirozeného jazyka. V tomto článku používáme vektorové reprezentace slov jako další vstupy pro MST parser. Použití distribuovaných reprezentací umožňuje snížit dimenzionalitu lexikálních rysů a neuronovou sítí odpadá nutnost ručního ladění kombinací rysů. Přestože jeho úspěšnost je nižší, než u klasického MST Parseru, výsledný model je výrazně menší než modely využívající klasickou sadu rysů. Navíc funguje velice dobře pro jazyky, pro které je dostupný pouze relativně malý treebank a výsledky vypadají velice slibně i pro delexikalizovaný parsing.
A Dataset and Evaluation Metric for Coherent Text Recognition  from Scene Images
Dataset a evaluační metrika pro rozpoznávání souvislého textu z fotografií
Year: 2016
Authors: Jindřich Libovický, Pavel Pecina

Abstract (English):
In this paper, we deal with extraction of textual information from scene images.  So far, the task of Scene Text Recognition (STR) has only been focusing on recognition of isolated words and, for simplicity, it omits words which are too short.  Such an approach is not suitable for further processing of the extracted text.  We define a new task which aims at extracting coherent blocks of text from scene images with regards to their future use in natural language processing tasks, mainly machine translation.  For this task, we enriched the annotation of existing STR benchmarks in English and Czech and propose a string-based evaluation measure that highly correlates with human judgment.

Abstract (Czech):
V tomto článku se zabýváme získáváním textových informací z fotografií. Dosud se v této oblasti pracovalo pouze s rozpoznáváním izolovaných slov a krátká slova se pro zjednodušení vynechávala. Tento přístup není vhodný pro další lingvistické zpracování rozpoznaného textu. Proto se pokoušíme a lepší definice úlohy, která zahrnuje i souvislost rozpoznaného textu. Rozšířili jsme anotaci stávajících datastetů a vyvinuli evaluační metriku, které bude sloužit k hodnocení rozpoznávání souvislého textu.
CUNI System for WMT16 Automatic Post-Editing and Multimodal Translation Tasks
Systém Univerzity Karlovy pro úlohy automatické posteditace strojového překlad a multimodálního strojového překladu na WTM16
Year: 2016
Authors: Jindřich Libovický, Jindřich Helcl, Marek Tlustý, Pavel Pecina, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Neural sequence to sequence learning recently became a very promising paradigm in machine translation, achieving competitive results with statistical phrase-based systems. In this system description paper, we attempt to utilize several recently published methods used for neural sequential learning in order to build systems for WMT 2016 shared tasks of Automatic Post-Editing and Multimodal Machine Translation.

Abstract (Czech):
Neuronové sekvenční modely jsou velmi slibným novým paradigmatem ve strojovém překladu, které dosahuje srovnatelných výsledků s frázovým strojovým překladem. Tento článek popisuje systém, se kterým se Univerzita Karlova účastnila soutěže při WMT16 v úkolech automatické post-editace strojového překladu a multimodálního strojového překladu.
Exploiting KonText for querying Lindat corpora
Využívání KonTextu pro dotazování jazykových korpusů z datového repozitáře Lindat
Year: 2016
Authors: Natalia Klyueva

Abstract (English):
I described describe how KonText – a corpus query interface for Czech National Corpus is adopted for handling various corpora from Lindat. The repository contains corpora with different types of annotation – like syntactic, shallow semantic, sentiment and other types. I showed how to search for this information within the KonText environment using CQL (Corpus Query Language) on the example of two corpora. First, I focused on the Universal Dependencies – syntactically annotated treebanks for several languages. Secondly, I demonstrated the queries over the Prague Dependency Treebank that are related both to syntactic (analytical) and deep syntactic (tectogrammatical) layers. I also showed several query examples from other Lindat corpora.

Abstract (Czech):
V prezentaci jsem ukázala jak se dá vyhledávat v korpusech z repozitáře Lindat v KonTextu.
MWEs in a corpus query system
Víceslovné výrazy v KonTextu
Year: 2016
Authors: Natalia Klyueva

Abstract (English):
In the poster, I demonstrated how multiword expressions can be represented and quired in a corpus query system KonText

Abstract (Czech):
V posteru jsem popsala jak víceslovné výrazy se dají reprezentovat a vyhledávít v systému KonText.
Improving Corpus Search via Parsing
Zlepšení vyhledávání v korpusech pomocí parsingu
Year: 2016
Authors: Natalia Klyueva, Pavel Straňák

Abstract (English):
In this paper, we describe an addition to the corpus query system Kontext that enables to enhance the search using syntactic attributes in addition to the existing features, mainly lemmas and morphological categories. We present the enhancements of the corpus query system itself, the attributes we use to represent syntactic structures in data, and some examples of querying 
the syntactically annotated corpora, such as treebanks in various languages as well as an automatically parsed large corpus.

Abstract (Czech):
V článku popisujeme jak se dá vyhledávat v syntakticky anotovaných korpusech v KonTextu.
MWEs in Universal Dependencies 1.3
Víceslovné výrazy v Universal Dependencies 1.3
Year: 2016
Authors: Natalia Klyueva, Daniel Zeman

Abstract (English):
The UD relation mwe is not used consistently in the current release of Universal Dependencies. While part of the issue may be caused by true linguistic differences, we demonstrate on closely related languages that it is not always the case; even literally equivalent expressions do not always receive the same analysis.

Abstract (Czech):
Vztah mwe se v současném vydání Universal Dependencies nepoužívá konzistentně. To může být zčásti způsobeno rozdíly mezi jazyky, nicméně v našem příspěvku ukazujeme na blízce příbuzných jazycích, že tomu tak není vždy; i doslovně ekvivalentní výrazy jsou v některých případech anotovány rozdílně.