ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
SLTev: Comprehensive Evaluation of Spoken Language Translation
SLTev: Nástroj pro ucelené vyhodnocování překladu mluveného slova
Year: 2021
Authors: Ebrahim Ansari, Ondřej Bojar, Barry Haddow, Mohammad Mahmoudi

Abstract (English):
Automatic evaluation of Machine Translation(MT)  quality  has  been  investigated  over  several  decades.   Spoken  Language  Translation (SLT), especially when simultaneous, needs to consider additional criteria and does not have a standard evaluation procedure and a widely used  toolkit.    To  fill  the  gap,  we  introduce SLTev, an open-source tool for assessing SLT in a comprehensive way.   SLTev reports the quality,  latency,  and  stability  of  an  SLT  candidate output based on the time-stamped transcript  and  reference  translation  into  a  target language.  For quality, we rely on sacreBLEU which provides MT evaluation measures such as chrF or BLEU. For latency, we propose two new scoring techniques.  For stability, we extend  the  previously  defined  measures  with  a normalized Flicker in our work.  We also propose a new averaging of older measures. A preliminary version of SLTev was used in the IWSLT  2020 SHARED  TASK.  Moreover, a  growing  collection  of  test  datasets  directly accessible by SLTev are provided for system evaluation comparable across papers.

Abstract (Czech):
Automatické hodnocení kvality strojového překladu (MT) bylo zkoumáno po několik desetiletí. Strojový překlad mluveného jazyka (SLT), zejména simultánní, musí zvážit další kritéria a nemá standardní postup hodnocení a široce využívanou sadu nástrojů. Abychom zaplnili tuto mezeru, představujeme SLTev, open-source nástroj pro komplexní hodnocení SLT. SLTev informuje o kvalitě, latenci a stabilitě výstupu kandidáta SLT na základě časově vyznačeného přepisu a překladu odkazu do cílového jazyka. Pokud jde o kvalitu, spoléháme na SacreBLEU, která poskytuje MT hodnotící opatření, jako je chrF nebo BLEU. Pro latenci navrhujeme dvě nové bodovací techniky. V zájmu stability rozšiřujeme dříve definovaná opatření normalizovaným flickerem v naší práci. Navrhujeme také nové zprůměrování starších metod. V projektu IWSLT 2020 SHARED TASK byla použita předběžná verze programu SLTev. Navíc se rozšiřuje sbírka testovacích datových souborů, které jsou přímo přístupné přes SLTev, pro hodnocení systémů srovnatelných napříč papíry.
SynSemClass for German: Extending a Multilingual Verb Lexicon
SynSemClass pro němčinu: Rozšíření multilingválního slovníku sloves
Year: 2021
Authors: Peter Bourgonje, Karolina Zaczynska, Julián Moreno-Schneider, Georg Rehm, Zdeňka Urešová, Jan Hajič

Abstract (English):
We present the concept of extending a multilingual verb lexicon
also to include German. In this lexicon, verbs are grouped by meaning
and by semantic properties (following frame semantics) to form multilingual
classes, linking Czech and English verbs. Entries are further linked
to external lexical resources like VerbNet and PropBank. In this paper,
we present our plan also to include German verbs, by experimenting
with word alignments to obtain candidates linked to existing English
entries, and identify possible approaches to obtain semantic role information.
We further identify German-specific lexical resources to link to.
This small-scale pilot study aims to provide a blueprint for extending a
lexical resource with a new language.

Abstract (Czech):
Představujeme koncept rozšíření vícejazyčného slovesného slovníku, který bude zahrnovat také němčinu. V tomto slovníku jsou zatím zahrnuta česká a anglická slovesa a seskupena podle významu a sémantických vlastností. Položky jsou dále propojeny s externími lexikálními zdroji jako VerbNet a PropBank. V tomto článku představujeme náš plán zahrnout také německá slovesa jako kandidáty propojené s existujícími anglickými a českými slovesy.
Také identifikujeme specifické německé lexikální zdroje, se kterými bude slovník provázán.
Cílem této pilotní studie malého rozsahu je poskytnout návrh na rozšíření již existujícího
lexikálního zdroje o nový jazyk.
Discussion after the screening of AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po promítání AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: Daniel Hrbek, Martina Kinská, Rudolf Rosa

Abstract (English):
In the open air, we will show a recording of the online premiere of the first Czech play the dialogue of which was generated by artificial intelligence. Next is a sit-down with the creators of a unique work on the joys and tribulations of everyday life from the robot's point of view. The unconventional performance of the Švandova Theatre in Prague was created in collaboration with DAMU and the Mathematical Physics Faculty of Charles University, and will be on view at Strž before the play is released in front of the audience of the Smíchov scene. Daniel Hrbek (music and direction), Martina Kinská (dramaturgy), Rudolf Rosa (computer linguist)... and a representative of the acting ensemble of the Švanda Theatre.

Abstract (Czech):
Pod širým nebem promítneme záznam online premiéry první české divadelní hry, jejíž dialogy vygenerovala umělá inteligence. Následuje beseda s tvůrci unikátního díla o radostech a strastech každodenního života z pohledu robota. Netradiční představení Švandova divadla v Praze vzniklo ve spolupráci s DAMU a Matematicko-fyzikální fakultou Univerzity Karlovy a na Strži bude k vidění ještě před uvedením hry před diváky smíchovské scény. Účast přislíbili: Daniel Hrbek (hudba a režie), Martina Kinská (dramaturgyně), Rudolf Rosa (počítačový lingvista)... a zástupce hereckého souboru Švandova divadla.
Discussion after the performance AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po představení AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: Daniel Hrbek, Rudolf Rosa, Tomáš Studeník

Abstract (English):
What does the robot think about, how does it feel and can it write a play? Snippets from the life of artificial intelligence in its own words. Futuristic Little Prince of the postpandemic era. 

Every reprise will be followed by a debate with experts in artificial intelligence and theater makers. The show is not only a testament to the current capabilities of computer technology, but also an engaging vision of the future world inspired by the sci-fi classics.

Abstract (Czech):
O čem robot přemýšlí, co cítí a dokáže napsat divadelní hru? Střípky ze života umělé inteligence jejími vlastními slovy. Futuristický Malý princ z doby postpandemické.

Inscenace, po jejíž každé repríze následuje debata s odborníky na umělou inteligenci i divadelními tvůrci, je nejen svědectvím o současných schopnostech počítačových technologií, ale i poutavou vizí budoucího světa inspirující se v klasikách žánru sci-fi.
ENC:TALK! vol. 2 – THEAITRE
ENC:TALK! vol. 2 – THEAITRE
Year: 2021
Authors: Daniel Hrbek, David Košťák, Rudolf Rosa

Abstract (English):
THEaiTRE  
Is a research project celebrating the 100th year anniversary of the premiere of the theater play R.U.R by author Karel Čapek, in which, the word “robot” was used for the first time in 1921. To celebrate this 100 years old jubilee Institute of Formal and Applied Linguistics  at the Faculty of Mathematics and Physics of the Charles University joined together with Švanda Theater in Smíchov and the organizers of Hackathons CEE Hacks to face their robots with a new challenge, not previously seen in its full extent - to make artificial intelligence write a screenplay.
The first phase of the project culminated with the premiere of a theater production AI: When a robot writes a play with the purpose to create a screenplay made up of dialogues generated by artificial intelligence. The second phase is currently in the making, staged for 2022 when another premier with a more sophisticated linguistic model will be introduced.
This project was funded by the Technology Agency of the Czech Republic in cooperation with prg.ai and the Theater Faculty of the Academy of Performing Arts in Prague. 
Rudolf Rosa will talk about the technical background of the project (how artificial intelligence generates a screenplay), David Košťák will talk about the creation of this particular screenplay and Daniel Hrbek will summarize the process of the play´s production.

Abstract (Czech):
THEaiTRE
Je výzkumný projekt oslavující sté výročí premiéry divadelní hry R.U.R od autora Karla Čapka, ve které bylo slovo „robot“ poprvé použito v roce 1921. Na oslavu tohoto 100 let starého jubilea se spojil Institut formální a aplikované lingvistiky na Matematicko-fyzikální fakultě Univerzity Karlovy se Švandovým divadlem na Smíchově s organizátory Hackathons CEE Hacks, aby čelili svým robotům s novou výzvou, dosud nevídanou v plném rozsahu - aby umělá inteligence napsala scénář.
První fáze projektu vyvrcholila premiérou divadelní inscenace AI: Když robot píše hru s cílem vytvořit scénář složený z dialogů vytvořených umělou inteligencí. V současné době se připravuje druhá fáze, která bude uspořádána na rok 2022, kdy bude představen další premiér s propracovanějším jazykovým modelem.
Tento projekt financovala Technologická agentura České republiky ve spolupráci s prg.ai a Divadelní fakultou Akademie múzických umění v Praze.
Rudolf Rosa promluví o technickém zázemí projektu (jak umělá inteligence vytváří scénář), David Košťák promluví o vytvoření tohoto konkrétního scénáře a Daniel Hrbek shrne proces tvorby hry.
AI: When a Robot Writes a Play (online premiere of the theatre play)
AI: Když robot píše hru (online premiéra divadelní hry)
Year: 2021
Authors: Daniel Hrbek, 1.0 THEaiTRobot, Tomáš Studeník, David Košťák, Martina Kinská, Rudolf Rosa, Ondřej Dušek, Tom Kocmi, David Mareček, Tomáš Musil, Patrícia Schmidtová, Dominik Jurko, Ondřej Bojar, Klára Vosecká, Josef Doležal, Marie Nováková, Petr Žabka

Abstract (English):
What does the robot think about, how does it feel and can it write a play? Snippets from the life of artificial intelligence in its own words. Futuristic Little Prince of the postpandemic era. 

The story of the robot, which after the death of its master was left at the mercy of various individuals of human society, balances on a thin line between absurd black comedy with existential drama.  

An "autobiographical" play written by artificial intelligence that talks about the search for closeness of someone in a world where people have not known or are not able to make simple contact with each other for some time, and in which the path of one person to another is the hardest to cover.

Abstract (Czech):
O čem robot přemýšlí, co cítí a dokáže napsat divadelní hru? Střípky ze života umělé inteligence jejími vlastními slovy. Futuristický Malý princ z doby postpandemické.

Příběh robota, který po smrti svého mistra zůstal vydán napospas nejrůznějším vzorkům z lidské společnosti​, balancuje na hranici absurdní černé komedie a existenciálního dramatu. 

„Autobiografická“ hra umělé inteligence o hledání blízkosti ve světě, který již nějakou dobu nezná či neumí prostý kontakt, a v němž je tak tou nejhůře zdolatelnou vzdáleností cesta jednoho člověka k druhému.
IITP-CUNI@3C: Supervised Approaches for Citation Classification (Task A) and Citation Significance Detection (Task B)
IITP-CUNI@3C: Dozorované přístupy ke klasifikaci citací (úkol A) a detekci významnosti citací (úkol B)
Year: 2021
Authors: Kamal Kaushik Varanasi, Tirthankar Ghosal, Piyush Tiwari, Muskaan Singh

Abstract (English):
Citations are crucial to a scientific discourse. Besides providing additional contexts to research papers, citations act as trackers of the direction of research in a field and as an important measure in understanding the impact of a research publication. With the rapid growth in research publications, automated solutions for identifying the purpose and influence of citations are becoming very important. The 3C Citation Context Classification Task organized as part of the Second Workshop on Scholarly Document Processing @ NAACL 2021 is a shared task to address the aforementioned problems. In this paper, we present our team, IITP-CUNI@3C’s submission to the 3C shared tasks. For Task A, citation context purpose classification, we propose a neural multi-task learning framework that harnesses the structural information of the research papers and the relation between the citation context and the cited paper for citation classification. For Task B, citation context influence classification, we use a set of simple features to classify citations based on their perceived significance. We achieve comparable performance with respect to the best performing systems in Task A and superseded the majority baseline in Task B with very simple features.

Abstract (Czech):
Citace jsou pro vědecký diskurz klíčové. Vedle poskytování dodatečných kontextů výzkumným dokumentům působí citace jako sledovatelé směru výzkumu v určité oblasti a jako důležité měřítko pro pochopení dopadu výzkumné publikace. S rychlým růstem publikací ve výzkumu začínají být velmi důležitá automatizovaná řešení pro identifikaci účelu a vlivu citací. Úloha 3C Citation Context Classification Task organizovaná v rámci druhého semináře o zpracovávání dokumentů Schopodobně @ NAACL 2021 je sdíleným úkolem pro řešení výše uvedených problémů. V tomto příspěvku představujeme náš tým, IITP-CUNI@3C, který se hlásí ke sdíleným úkolům 3C. Pro úkol A, citační kontextovou klasifikaci účelu, navrhujeme neurální víceúčelový vzdělávací rámec, který využívá strukturální informace výzkumných prací a vztah mezi citačním kontextem a citovaným dokumentem pro citační klasifikaci. Pro úkol B, citační kontext ovlivňuje klasifikaci, používáme sadu jednoduchých funkcí pro klasifikaci citací na základě jejich vnímaného významu. Dosahujeme srovnatelného výkonu s ohledem na systémy s nejlepšími výsledky v úkolu A a nahradili jsme většinovou základní linii v úkolu B velmi jednoduchými funkcemi.
Additional Context Helps! Leveraging Cited Paper Information To Improve Citation Classification
Další kontext pomáhá! Zlepšit klasifikaci citací
Year: 2021
Authors: Kamal Kaushik Varanasi, Tirthankar Ghosal, Valia Kordoni

Abstract (English):
With the rapid growth in research publications, automated solutions to tackle scholarly information overload is growing  more  relevant.  Correctly  identifying  the  intent  of  the  citations  is  one  such  task  that  finds  applications  ranging from predicting scholarly impact, finding idea propagation, to text summarization to establishing more informative citation indexers. In this in-progress work, we leverage the cited paper’s information and demonstrate that this helps in the effective classification of citation intents. We propose a neural multi-task learning framework that harnesses the structural information of the research papers and the relation between the citation context and the  cited  paper  for  citation  classification.  Our  initial  experiments  on  three  benchmark  citation  classification  datasets show that with incorporating cited paper information (title), our neural model achieves a new state of the art on the ACL-ARC dataset with an absolute increase of 5.3% in the F1 score over the previous best model. Our approach also outperforms the submissions made in the 3C Shared task: Citation Context Classification with an increase of 8% and 3.6%over the previous best Public F1-macro and Private F1-macro scores respectively.

Abstract (Czech):
S rychlým růstem publikací ve výzkumu nabývají na významu automatizovaná řešení, která mají řešit přetížení vědeckých informací. Správné určení záměru citací je jedním z takových úkolů, který vyhledává aplikace od předpovídání vědeckého dopadu, hledání šíření myšlenek, přes sumarizaci textu až po vytvoření informativnějších citačních indexů. V této probíhající práci využíváme informace z citovaného dokumentu a prokazujeme, že to pomáhá při efektivní klasifikaci citačních záměrů. Navrhujeme neurální víceúčelový vzdělávací rámec, který využívá strukturální informace z výzkumných prací a vztah mezi citačním kontextem a citovaným dokumentem pro citační klasifikaci. Naše počáteční experimenty se třemi datovými soubory pro klasifikaci referenčních citací ukazují, že se začleněním citovaných papírových informací (názvu) náš neurální model dosahuje na datovém souboru ACL-ARC nového stavu s absolutním nárůstem F1 skóre o 5,3% oproti předchozímu nejlepšímu modelu. Náš přístup rovněž předčí podání v rámci 3C Shared task: Citation Context Classification s nárůstem o 8 % resp. 3,6 % oproti předchozímu nejlepšímu skóre Public F1-macro a Private F1-macro.
ParCzech 3.0
ParCzech 3.0
Year: 2021
Authors: Matyáš Kopp, Vladislav Stankov, Ondřej Bojar, Barbora Hladká, Pavel Straňák

Abstract (English):
The ParCzech 3.0 corpus is the third version of ParCzech consisting of stenographic protocols that record the Chamber of Deputies’ meetings held in the 7th term (2013-2017) and the current 8th term (2017-Mar 2021). The protocols are provided in their original HTML format, Parla-CLARIN TEI format, and the format suitable for Automatic Speech Recognition. The corpus is automatically enriched with the morphological, syntactic, and named-entity annotations using the procedures UDPipe 2 and NameTag 2. The audio files are aligned with the texts in the annotated TEI files.

Abstract (Czech):
Korpus ParCzech 3.0 je třetí verze ParCzech, který obsahuje stenografické protokoly sedmého volebního období (2013-2017) a současného 8. období (2017-březen 2021). Protokoly jsou v jejich původním HTML formátu, v Parla-CLARIN  TEI formátu a ve formátu vhodném pro automatické rozpoznávání řeči. Korpus je automaticky obohacen o morfologii, syntax a jmenné entity programy UDPipe 2 a NameTag 2. Audio soubory jsou zarovnané s texty v anotovaných TEI souborech
ParCzech 3.0: A Large Czech Speech Corpus with Rich Metadata
ParCzech 3.0: Velký český mluvený korpus s bohatými metadaty
Year: 2021
Authors: Matyáš Kopp, Vladislav Stankov, Jan Oldřich Krůza, Pavel Straňák, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present ParCzech 3.0, a speech corpus of the Czech parliamentary speeches from The Czech Chamber of Deputies which took place from 25th November 2013 to 1st April 2021.

Different from previous speech corpora of Czech, we preserve not just orthography but also all the available metadata (speaker identities, gender, web pages links, affiliations committees, political groups, etc.) and complement this with automatic morphological and syntactic annotation, and named entities recognition. The corpus is encoded in the TEI format which allows for a straightforward and versatile exploitation.

The rather rich metadata and annotation make the corpus relevant for a~wide audience of researchers ranging from engineers in the speech community to theoretical linguists studying rhetorical patterns at scale.

Abstract (Czech):
Uvádíme ParCzech 3.0, mluvený korpus záznamů jednání Poslanecké sněmovny Parlamentu České republiky z období od 25. listopadu 2013 do 1. dubna 2021.

Na rozdíl od předchozích mluvených korpusů češtiny zachováváme nejen ortografii, ale také všechna dostupná metadata (identitu mluvčích, pohlaví, hypertextové odkazy, příslušnosti, politické strany atd.) a doplňujeme je automatickou morfologickou a syntaktickou anotací a rozpoznáním pojmenovaných entit. Korpus je kódován ve formátu TEI, který umožňuje přímočaré a mnohostranné využití.

Díky bohatým metadatům a anotaci je korpus relevantní pro široké spektrum výzkumníků od inženýrů v oblasti rozpoznávání řeči až po teoretické lingvisty zkoumající rétorické vzorce z rozsáhlých materiálů.
AI: When Robot Writes a Play – A Drama Entirely Written by Artificial Intelligence
AI: Když robot píše hru – Drama kompletně napsané umělou inteligencí
Year: 2021
Authors: David Košťák, Rudolf Rosa

Abstract (English):
AI: When a robot writes a play.
Celebrating the anniversary of Karel Čapek.
How it's done.
Examples of outputs.
View of a dramaturge.

Abstract (Czech):
AI: Když robot píše hru.
Oslava výročí Karla Čapka.
Jak je to uděláno.
Příklady výstupů.
Pohled dramaturga.
Discussion after the screening of AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po promítání AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: David Košťák, Rudolf Rosa

Abstract (English):
What does the robot think about, how does it feel and can it write a play? Snippets from the life of artificial intelligence in its own words. Futuristic Little Prince of the postpandemic era. 

Every reprise will be followed by a debate with experts in artificial intelligence and theater makers. The show is not only a testament to the current capabilities of computer technology, but also an engaging vision of the future world inspired by the sci-fi classics.

Abstract (Czech):
O čem robot přemýšlí, co cítí a dokáže napsat divadelní hru? Střípky ze života umělé inteligence jejími vlastními slovy. Futuristický Malý princ z doby postpandemické.

Inscenace, po jejíž každé repríze následuje debata s odborníky na umělou inteligenci i divadelními tvůrci, je nejen svědectvím o současných schopnostech počítačových technologií, ale i poutavou vizí budoucího světa inspirující se v klasikách žánru sci-fi.
The University of Edinburgh’s English-German and English-Hausa Submissions to the WMT21 News Translation Task
Systémy Edinburské univerzity pro anglicko-německý a anglicko-haušský překlad ke sdílené úloze překladu zpráv na WMT21
Year: 2021
Authors: Pinzhen Chen, Jindřich Helcl, Ulrich Germann, Laurie Burchell, Nikolay Bogoychev, Antonio Valerio Miceli Barone, Jonas Waldendorf, Alexandra Birch, Kenneth Heafield

Abstract (English):
This paper presents the University of Edinburgh’s constrained submissions of English-German and English-Hausa systems to the
WMT 2021 shared task on news translation.
We build En-De systems in three stages: corpus filtering, back-translation, and fine-tuning.
For En-Ha we use an iterative back-translation
approach on top of pre-trained En-De models
and investigate vocabulary embedding mapping.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje anglicko-německé a anglicko-hauské systémy z Edinburské univerzity pro sdílenou úlohu na WMT 2021 týkající se překladu zpráv.
En-De systémy budujeme ve třech fázích: korpusové filtrování, zpětný překlad a jemné ladění.
Pro En-Ha používáme iterativní zpětný překlad
přístup na vrchol předtrénovaných modelů En-De
a zkoumat mapování vkládání slovní zásoby.
Universal Dependencies
Universal Dependencies (Univerzální závislosti)
Year: 2021
Authors: Marie-Catherine de Marneffe, Christopher Manning, Joakim Nivre, Daniel Zeman

Abstract (English):
Universal Dependencies (UD) is a framework for morphosyntactic annotation of human language, which to date has been used to create treebanks for more than 100 languages. In this article, we outline the linguistic theory of the UD framework, which draws on a long tradition of typologically oriented grammatical theories. Grammatical relations between words are centrally used to explain how predicate-argument structures are encoded morphosyntactically in different languages while morphological features and part-of-speech classes give the properties of words. We argue that this theory is a good basis for cross-linguistically consistent annotation of typologically diverse languages in a way that supports computational natural language understanding as well as broader linguistic studies.

Abstract (Czech):
Universal Dependencies (UD) je formalismus pro morfologickou a syntaktickou anotaci, který byl dosud použit při tvorbě treebanků pro více než 100 přirozených jazyků. V tomto článku nastiňujeme lingvistickou teorii UD, která staví na dlouhé tradici typologicky orientovaných gramatických teorií. V centru stojí gramatické vztahy mezi slovy, které objasňují, jaké morfosyntaktické strategie používají různé jazyky k zakódování struktury predikátů a jejich argumentů. Morfologické rysy a slovní druhy popisují vlastnosti slov. Tvrdíme, že tato teorie poskytuje dobrý základ pro mezijazykově konzistentní anotaci typologicky rozmanitých jazyků způsobem, který podporuje jak počítačové porozumění přirozenému jazyku, tak širší jazykovědné studie.