ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Khresmoi Summary Translation Test Data 2.0
Khresmoi Summary Translation Test Data 2.0
Year: 2017
Authors: Ondřej Dušek, Jan Hajič, Jaroslava Hlaváčová, Jindřich Libovický, Pavel Pecina, Aleš Tamchyna, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
This package contains data sets for development (Section dev) and testing (Section test) of machine translation of sentences from summaries of medical articles between Czech, English, French, German, Hungarian, Polish, Spanish
and Swedish. Version 2.0 extends the previous version by adding Hungarian, Polish, Spanish, and Swedish translations.

Abstract (Czech):
Tento balíček obsahuje sady paralelních vět pro vývoj a testování strojového překladu souhrnů vědeckých článků z oboru medicíny mezi češtinou, angličtinou, francouzštinou, němčinou, maďarštinou, polištinou, španělštinou a švédštinou.
The syntactic structure of Czech complex predicates
Syntaktická struktura komplexních predikátů v češtině
Year: 2017
Authors: Václava Kettnerová

Abstract (English):
This paper describes the syntactic structure formation of Czech complex predicates with light verbs with respect to both deep and surface syntax.

Abstract (Czech):
Tento příspěvek popisuje utváření syntaktické struktury komplexních predikátů v češtině s ohledem jak na hloubkovou, tak povrchovou syntax.
Deverbal Nouns in Czech Light Verb Constructions
Deverbativní substantiva v českých komplexních predikátech s funkčním slovesem
Year: 2017
Authors: Václava Kettnerová, Veronika Kolářová, Anna Vernerová

Abstract (English):
In this paper, we provide a well-founded description of Czech deverbal nouns in both nominal and verbal structures (light verb constructions), based on a complex interaction between the lexicon and the grammar. We show that light verb constructions result from a regular syntactic operation. We introduce two interlinked valency lexicons, NomVallex and VALLEX , demonstrating how to minimize the size of lexicon entries while allowing for the generation of well-formed nominal and verbal structures of deverbal nouns.

Abstract (Czech):
V článku popisujeme česká deverbativní substantiva v substantivních i slovesných konstrukcích (tj. v komplexních predikátech s funkčním slovesem) a složité propojení slovníku a gramatiky při jejich tvoření. Naznačujeme, že komplexní predikáty s funkčním slovesem jsou výsledkem pravidelné sytaktické operace. Představujeme dva propojené valenční slovníky, NomVallex a VALLEX, s cílem ukázat jak minimalizovat počet slovníkových hesel při současném zachování možnosti generovat správně utvořené substantivní i slovesné konstrukce s deverbativními substantivy.
Complex Predicates with Light Verbs in VALLEX: From Formal Model to Lexicographic Description
Komplexní predikáty s kategoriálním slovesem: Od formálního modelu k lexikografickému popisu
Year: 2017
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková

Abstract (English):
This paper summarizes theoretical findings on the lexicographic description of Czech complex predicates with light verbs.

Abstract (Czech):
Tento příspěvek shrnuje poznatky zjištěné při vytváření lexikografického modelu pro popis komplexních predikátů s kategoriálním slovesem v češtině.
Towards coreference of complex predicates with light verbs
Ke koreferenci u komplexních predikátů s kategoriálním slovesem
Year: 2017
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková

Abstract (English):
In this paper, we deal with coreference in Czech complex predicates with light verbs. In an extensive data annotation project, we identify,
delimit and thoroughly describe individual types of coreferential relations between valency
complementations of Czech complex predicates.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku se zabýváme koreferencí u českých komplexních predikátů s kategoriálním slovesem. Popisujeme jednotlivé typy koreference mezi valenčními doplněními slovesa a jména, zjištěné v rozsáhlé anotaci korpusových dat, a ukazujeme, jakou roli sehrává ve formování jejich syntaktické struktury.
Neural Network Based Named Entity Recognition
Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí
Year: 2017
Authors: Jana Straková

Abstract (English):
Czech named entity recognition (the task of automatic identification and classification of proper names in text, such as names of people, locations and organizations) has become a well-established field since the publication of the Czech Named Entity Corpus (CNEC). This doctoral thesis presents the author's research of named entity recognition, mainly in the Czech language. It presents work and research carried out during CNEC publication and its evaluation. It further envelops the author's research results, which improved Czech state-of-the-art results in named entity recognition in recent years, with special focus on artificial neural network based solutions. Starting with a simple feed-forward neural network with softmax output layer, with a standard set of classification features for the task, the thesis presents methodology and results, which were later used in open-source software solution for named entity recognition, NameTag. The thesis finalizes with a recurrent neural network based recognizer with word embeddings and character-level word embeddings, based on recent advances in neural network research, which requires no classification features engineering and achieves excellent state-of-the-art results in Czech named entity recognition.

Abstract (Czech):
Obor rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině (tj. úkol automaticky identifikovat a klasifikovat významné části textu, jako například jména lidí, míst a organizací) se významně rozvinul po vydání českého korpusu pojmenovaných entit, Czech Named Entity Corpus (CNEC). Tato doktorská práce předkládá autorské výsledky v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit, zejména v češtině. Publikuje práci a výzkum provedený v průběhu přípravy CNEC a později během jeho evaluace. Dále shrnuje autorské výsledky, které představují nejlepší známé výsledky v rozpoznávání českých pojmenovaných entit. Na základě jednoduché neuronové sítě s výstupní funkcí softmax a standardní sadou klasifikačních rysů je popsána metodologie a výsledky, ze kterých později vznikl otevřený software pro rozpoznávání pojmenovaných entit, NameTag. Doktorská práce je zakončena popisem rozpoznávače založeném na rekurentních neuronových sítích s embeddingy slov a embeddingy založenými na znacích, které představují výsledky současného výzkumu v oblasti neuronových sítí. Rozpoznávač nevyžaduje tvorbu klasifikačních rysů a dosahuje v současné době nejlepších známých výsledků v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině.
Czech Named Entity Corpus
Korpus pojmenovaných entit v češtině
Year: 2017
Authors: Jana Straková, Milan Straka, Magda Ševčíková, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We present a corpus of Czech sentences with manually annotated named entities, in which a rich two-level hierarchy of named entity types was used. The corpus was the first available large Czech named entity resource and since 2007, it has stimulated the research in this field for Czech. We describe the two-level fine-grained hierarchy allowing embedded entities and the motivations leading to its design. We further discuss the data selection and the annotation process. We then show how the data can be used for training a named entity recognizer and we perform a number of experiments to critically evaluate the impact of the decisions made in the process of annotation on the named entity recognizer performance. We thoroughly discuss the effect of sentence selection, corpus size, part-of-speech tagging and lemmatization, representativeness and bias of the named entity distribution, classification granularity and other corpus properties in terms of supervised machine learning.

Abstract (Czech):
Představujeme korpus českých vět s ručně anotovanými pojmenovanými entitami, ve kterém byla použita bohatá dvouúrovňová hierarchie typů pojmenovaných entit. Korpus představuje první dostupný českým zdroj pro rozpoznávání pojmenovaných entit a od roku 2007 stimuloval výzkum v tomto oboru. Popisujeme dvouúrovňovou jemnou hierarchii s vnořenými entitami a motivace, které nás vedly k jejímu návrhu. Dále ukazujeme, jak byla tato data prakticky využita při návrhu a trénování rozpoznávače pojmenovaných entit a provádíme velké množství experimentů, abychom kriticky ohodnotili rozhodnutí, která jsme v průběhu návrhu korpusu provedli. Důkladně prodiskutujeme dopad zvoleného výběru vět, velikosti korpusu, způsobu morfologického zpracování, ale i výběr typů pojmenovaných entit a dalších vlastností korpusu na výkon rozpoznávače pojmenovaných entit z hlediska strojového učení s učitelem.
An Exploration of Word Embedding Initialization in Deep-Learning Tasks
Průzkum inicializace slovních embeddingů v úlohách hlubokého učení
Year: 2017
Authors: Tom Kocmi, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Word embeddings are the interface between
the world of discrete units of text
processing and the continuous, differentiable
world of neural networks. In this
work, we examine various random and
pretrained initialization methods for embeddings
used in deep networks and their
effect on the performance on four NLP
tasks with both recurrent and convolutional
architectures. We confirm that pretrained
embeddings are a little better than
random initialization, especially considering
the speed of learning. On the other
hand, we do not see any significant difference
between various methods of random
initialization, as long as the variance
is kept reasonably low. High-variance initialization
prevents the network to use the
space of embeddings and forces it to use
other free parameters to accomplish the
task. We support this hypothesis by observing
the performance in learning lexical
relations and by the fact that the network
can learn to perform reasonably in its task
even with fixed random embeddings.

Abstract (Czech):
Slovní vektory jsou rozhraním mezi světem diskrétníh jednotek slov a spojitým světem neuronových sítí. V této práci prozkoumáme různé druhy jejich inicializace na čtyrech úlohách z oblasti zpracování přirozeného jazyka a dvou různých neuronových architekturách. Potvrdíme, že předtrénované embeddingy rychleji konvergují k řešení a že pro náhodnou inicializaci nezávisí tolik na odchylce.
Curriculum Learning and Minibatch Bucketing in Neural Machine Translation
Curriculum Learning a Minibatch Bucketing v Neuronovém Počítačovém Překladu
Year: 2017
Authors: Tom Kocmi, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We examine the effects of particular orderings of sentence pairs on the on-line training of neural machine translation (NMT). We focus on two types of such orderings: (1) ensuring that each minibatch contains sentences similar in some aspect and (2) gradual inclusion of some sentence types as the training progresses
(so called “curriculum learning”). In our English-to-Czech experiments, the internal homogeneity of minibatches has no effect on the training but some of our “curricula” achieve a small improvement over the baseline.

Abstract (Czech):
Prozkoumali jsme vliv řazení vět pro online trénování neuronových sítí pro počítačová překlad. Práce má dvě části: řazení stejných příkladů v rámci minibatche a postupné zvyšování složitosti trénovacích dat (tzv. Curriculum learning). Výsledkem práce je, že homogenita minibatchí nemá na trénování velký vliv zato curriculum lepších větších výsledků.
LanideNN: Multilingual Language Identification on Character Window
LanideNN: mnohojazyčný rozpoznávač jazyků
Year: 2017
Authors: Tom Kocmi, Ondřej Bojar

Abstract (English):
In language identification, a common first step in natural language processing, we want to automatically determine the language of some input text. Monolingual language identification assumes that the given document is written in one language. In multilingual language identification, the document is usually in two or three languages and we just want their names. We aim one step further and propose a method for textual language identification where languages can change arbitrarily and the goal is to identify the spans of each of the languages. Our method is based on Bidirectional Recurrent Neural Networks and it performs well in monolingual and multilingual language identification tasks on six datasets covering 131 languages. The method keeps the accuracy also for short documents and across domains, so it is ideal for off-the-shelf use without preparation of training data.

Abstract (Czech):
V identifikaci jazyka, společný prvním krokem při zpracování přirozeného jazyka, chceme automaticky určit jazyk nějakého vstupního textu. Jednojazyčná identifikace jazyka předpokládá, že daný dokument je napsán v jednom jazyce. Ve vícejazyčné identifikaci jazyka, že dokument je obvykle ve dvou nebo ve třech jazycích a my jen chceme jejich jména. Naš cíl je ještě o krok dále a chceme navrhnout metodu pro identifikaci jazyků, kde se mohou jazyky libovolně měnit v textu a cílem je identifikovat rozpětí každého z jazyků. Naše metoda je založena na obousměrné rekurentních neuronových sítí, která funguje dobře v jednojazyčné a vícejazyčných identifikaci jazyka. Náš nástroj pokrývá 131 jazyků. Tato metoda zachovává přesnost i pro krátké dokumenty a napříč doménami, takže je ideální pro použití bez přípravy tréninkových dat.
CUNI NMT System for WAT 2017 Translation Tasks
CUNI NMT System pro WAT 2017 Translation Tasks
Year: 2017
Authors: Tom Kocmi, Dušan Variš, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The paper presents this year's CUNI submissions to the WAT 2017 Translation Task focusing on the Japanese-English translation, namely Scientific papers subtask, Patents subtask and Newswire subtask. We compare two neural network architectures, the standard sequence-to-sequence with attention (Seq2Seq) (Bahdanau et al., 2014) and an architecture using convolutional sentence encoder (FBConv2Seq) described by Gehring et al. (2017), both implemented in the NMT framework Neural Monkey that we currently participate in developing.
We also compare various types of preprocessing of the source Japanese sentences and their impact on the overall results. Furthermore, we include the results of our experiments with out-of-domain data obtained by combining the corpora provided for each subtask.

Abstract (Czech):
Tento článek prezentuje letošní submission CUNI na WAT 2017 Translation Task zaměřující se na japonsko-anglický překlad, jmenovitě překlad vědeckých článků, překlad patentů a novinových článků. Porovnali jsme dvě neuronové architektury, samostatnou standardní sequence-to-sequence s attentionem a architekturu používající konvoluční encoder. Také jsme experimentovali s mnoho druhy předzpracování dat. Navíc přidáváme výsledky našich out-of-domain experimentů získaných kombinací dat.
Czech Malach Cross-lingual Speech Retrieval Test Collection
Kolekcia pre viacjazyčné vyhľadávanie v českých nahrávkach korpusu Malach
Year: 2017
Authors: Petra Galuščáková

Abstract (English):
The talk presents recently published Czech Malach Cross-lingual Speech Retrieval Test Collection.
The collection contains Czech recordings of the Visual History Archive which consists of the interviews with the Holocaust survivors. The archive consists of audio recordings, four types of automatic transcripts, manual annotations of selected topics and interviews' metadata. The archive totally contains 353 recordings and 592 hours of interviews.

Abstract (Czech):
V prezentácii popisujem nedávno publikovanú kolekciu pre viacjazyčné vyhľadávanie v českých nahrávkach korpusu Malach. Kolekcia obsahuje české nahrávky Archívu vizuálnej histórie, ktoré pozostávajú z rozhovorov s preživšími holokaustu. Archív pozostáva z audio nahrávok, štyroch typov automatických prepisov, manuálnych anotácií vybraných tém a ďalších metadát. Archív spolu obsahuje 353 nahrávok a 592 hodín rozhovorov.
Text Mining
Dolovanie znalostí z textov
Year: 2017
Authors: Petra Galuščáková

Abstract (English):
In the talk, I describe basics of text mining. 
First, I describe various applications of text mining. Then, I focus on basic methods frequently used in text mining applications. Last, we will use online tools to pre-process text and create a word cloud.

Abstract (Czech):
V prednáške popisujem základy dolovania informácií z textu. Najprv sa zameriavam na rôzne aplikácie dolovania informácií. Následne popíšem základné a najčastejšie používané metódy dolovania informácií z textu. Nakoniec použijeme niekoľko online nástrojov na spracovanie textu a vytvoríme reprezentáciu textu pomocou word cloudu.
Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking
Využitie vizuálnych deskriptorov v metódach pre hyperlinking videa
Year: 2017
Authors: Petra Galuščáková, Michal Batko, Jan Čech, Jiří Matas, David Novák, Pavel Pecina

Abstract (English):
In this paper, we survey different state-of-the-art visual processing methods and utilize them in hyperlinking. Visual information, calculated using Features Signatures, SIMILE descriptors and convolutional neural networks (CNN), is utilized as similarity between video frames and used to find similar faces, objects and setting. Visual concepts in frames are also automatically recognized and textual output of the recognition is combined with search based on subtitles and transcripts. All presented experiments were performed in the Search and Hyperlinking 2014 MediaEval task and Video Hyperlinking 2015 TRECVid task.

Abstract (Czech):
Článok uvádza prehľad rozličných metód pre spracovanie obrazových dát a porovnáva efektívnosť ich využitia v úlohe vyhľadávania hyperlinkov v archíve videí. Vizuálna informácia, ktorá sa získa pomocou metód Feature Signatures, SIMILE deskriptorov a konvolučných neurónových sietí sa využíva pri výpočte podobnosti snímkov vo videu a umožňuje tak vyhľadávanie podobných tvárí, objektov a pozadia. Vizuálne deskriptory sa tiež používajú pri rozpoznávaní objektov v snímkoch a tento a textový popis je možné ďalej kombinovať s textovým vyhľadávaním na základe automatických prepisov a titulkov. Prezentované experimenty boli robené vrámci benchmarkov MediaEval a TRECVid.
Czech Malach Cross-lingual Speech Retrieval Test Collection
Česká kolekcia Malach pre testovanie multijazyčného vyhľadávania v hovorenej reči
Year: 2017
Authors: Petra Galuščáková, Pavel Pecina, Petra Hoffmannová, Jan Hajič, Pavel Ircing, Jan Švec

Abstract (English):
The package contains Czech recordings of the Visual History Archive which consists of the interviews with the Holocaust survivors. The archive consists of audio recordings, four types of automatic transcripts, manual annotations of selected topics and interviews' metadata. The archive totally contains 353 recordings and 592 hours of interviews.

Abstract (Czech):
Archív obsahuje české nahrávky z Archívu vizuálnej histórie Malach, ktoré pozostávajú z rozhovorov so svedkami holokaustu. Archív pozostáva z audio nahrávok, štyroch typov automatických prepisov, manuálnych anotácií vybraných tém a ďalších metadát. Archív spolu obsahuje 353 nahrávok a 592 hodiín rozhovorov.
Elliptic Constructions: Spotting Patterns in UD Treebanks
Eliptické konstrukce: vzory pozorované v korpusech UD
Year: 2017
Authors: Kira Droganova, Daniel Zeman

Abstract (English):
The goal of this paper is to survey annotation of ellipsis in Universal Dependencies (UD) 2.0 treebanks. In the long term, knowing the types and frequencies of elliptical constructions is important for parsing experiments focused on ellipsis, which was also our original motivation. However, the current state of annotation is still far from perfect, and thus the main outcome of the present study is a description of errors and inconsistencies; we hope that it will help improve the future releases.

Abstract (Czech):
Cílem příspěvku je podat přehled anotace elipsy v korpusech Universal Dependencies (UD) 2.0. Z dlouhodobého hlediska je znalost typů a četností eliptických konstrukcí užitečná pro experimenty se syntaktickou analýzou zaměřené na elipsu; to byla také naše původní motivace. Nicméně se ukazuje, že současný stav anotace ještě zdaleka není dokonalý, a tudíž hlavním výstupem naší studie je přehled a popis anotačních chyb či nekonzistencí; doufáme, že tím přispějeme ke zlepšení budoucích verzí korpusů UD.
A new automatic morphological analysis of Czech
Nová automatická morfologická analýza češtiny
Year: 2017
Authors: Klára Osolsobě, Jaroslava Hlaváčová, Vladimír Petkevič, Martin Svášek, Josef Šimandl

Abstract (English):
A detailed morphological description of word forms in any language represents one of the necessary conditions of a successful automatic processing of linguistic data. 
The aim of this paper is to present the project of a new description of Czech morphology, especially planned changes in the tagset. The key changes are as follows: 1) unambiguous description of variants; 2) concept of a multiple lemma;3) revision of part-of-speech definitions.

Abstract (Czech):
Podrobný morfologický popis slovních tvarů v jakémkoli jazyce představuje jednu z podmínek úspěšného automatického zpracování jazykových dat. Cílem této práce je představit projekt nového popisu české morfologie, zejména plánovaných změn v morfologickém značkování. Klíčové změny jsou následující: 1) jednoznačný popis variant; 2) koncept vícenásobného lemmatu; 3) revize definic slovních druhů.
Analysing Oral Histories: Social Roles and Narrative Self-Regulation in Holocaust Survivors’ Testimonies
Analýza orální historie: Sociální role a narativní seberegulace ve svědectvích přeživších holocaust
Year: 2017
Authors: Jakub Mlynář

Abstract (English):
The oral history (OH) interview is a generally accepted method of obtaining verbal accounts of past events from eyewitnesses. Contemporary OH draws from several scientific disciplines and considers various philosophical and methodological issues. The original approach to OH as the “transparent” locus of information is no longer accepted, and researchers acknowledge that the interview unfolds in a specific time and place, and between particular people. Inevitably, OH interview is a speech exchange nested in situational and interactional context, with participants attempting (among other things) to collaboratively produce a comprehensible account of the past. One of the goals of the interview is to elicit storytelling, often for an imagined audience. Recordings of this specific type of interaction can be subjected to different kinds of analysis.

Abstract (Czech):
Text představuje možné analytické přístupy k orálněhistorickému interview s ohledem na jeho situovaný a interakční rozměr.
Sociology of oral history: USC Shoah Foundation's Visual History Archive in Malach Center for Visual History
Sociologie (a) orální historie: Archiv vizuální historie USC Shoah Foundation dostupný v Centru vizuální historie Malach při Univerzitě Karlově
Year: 2017
Authors: Jakub Mlynář, Jiří Kocián, Karolína Bukovská, Lenka Chudomelová

Abstract (English):
This article describes the USC Shoah Foundation's Visual History Archive, and illustrates its utility for doing sociology through two case studies based on student's seminar works.

Abstract (Czech):
Bezprecedentní možnosti archivace a sdílení informací vedou v naší současné společnosti k tomu, že se obraz minulosti zachycené ve vzpomínkách a vyprávění přímých pamětníků stává důležitým zdrojem našeho (laického i odborného) vědění o této minulosti. S ohledem na rostoucí počet archivovaných orálněhistorických interview (dále OHI), často dostupných na internetu či na specializovaných pracovištích, lze orální historii využít jako specifický zdroj dat, analyzovatelných (mimo jiné) i ze sociologického hlediska. Bližší představení jednoho z takových zdrojů, konkrétně Archivu vizuální historie USC Shoah Foundation, přístupného v Praze prostřednictvím Centra vizuální historie Malach, je hlavním cílem tohoto textu.