ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
EUNIC AI Science Café Series: AI & Theatre
EUNIC AI Science Café Series: AI & divadlo
Year: 2021
Authors: Tracy Harwood, Piotr Mirowski, Marcel Karnapke, Rudolf Rosa

Abstract (English):
Over the past decades an increasing number of performing artists and technologists have brought robots to the center stage in their performances. AI has taken roles such as comedy improvisers, storytellers, actors, dancers, and choreographers, disrupting the traditional two-way human actor-human audience interaction. By presenting this talk we try to challenge the idea that live performance is a specifically human activity and explore different forms of human-AI interactions in the theatre. What story does AI tell? What emotions can it generate? Do you think artificial intelligence is able to create an enjoyable theatre script? Can a robot become a playwright? Does the perfect theater evening exist, produced by an autonomous machine?

Abstract (Czech):
V posledních desetiletích stále větší počet vystupujících umělců a technologů přivedl roboty na středové pódium při jejich vystoupeních. AI si přisvojila role komediálních improvizátorů, vypravěčů, herců, tanečníků a choreografů, čímž narušila tradiční obousměrnou lidskou herecko-lidskou diváckou interakci. Předložením této přednášky se snažíme zpochybnit myšlenku, že živé představení je specificky lidskou činností, a prozkoumat různé formy interakce mezi člověkem a umělou inteligencí v divadle. Jaký příběh Al vypráví? Jaké emoce to může vyvolat? Myslíte si, že umělá inteligence je schopna vytvořit příjemný divadelní scénář? Může se robot stát dramatikem? Existuje dokonalý divadelní večer, který vyprodukuje autonomní stroj?
Report on the 6th Workshop on Search-Oriented Conversational AI (SCAI 2021)
Zpráva o 6. workshopu na téma konverzační umělá inteligence zaměřená na vyhledávání
Year: 2021
Authors: Svitlana Vakulenko, Ondřej Dušek, Leigh Clark

Abstract (English):
The 6th edition of the Search-Oriented Conversational AI workshop (SCAI 2021) was organised as a discussion platform on conversational AI for intelligent information access. The workshop was designed to be multidisciplinary, bringing together researchers and practitioners across the fields of natural language processing (NLP), information retrieval (IR), machine learning (ML) and human-computer interaction (HCI). The workshop included four sessions featuring invited talks, a separate poster session, and a session discussing the results of a shared task on conversational question answering (SCAI-QReCC).

Abstract (Czech):
Šestý ročník workshopu Search-Oriented Conversational AI (SCAI 2021) byl uspořádán jako diskusní platforma o konverzační umělé inteligenci pro inteligentní přístup k informacím. Workshop byl koncipován jako multidisciplinární a spojil výzkumné pracovníky a odborníky z praxe napříč obory zpracování přirozeného jazyka (NLP), vyhledávání informací (IR), strojového učení (ML) a interakce člověk-počítač (HCI). Workshop zahrnoval čtyři sekce, na nichž zazněly pozvané přednášky, samostatnou posterovou sekci a sekci, na níž se diskutovalo o výsledcích soutěže v konverzačním zodpovídání otázek (SCAI-QReCC).
Defining And Detecting Inconsistent System Behavior in Task-oriented Dialogues
Definice a detekce nekonzistentního chování systému v asistivních dialozích
Year: 2021
Authors: Léon-Paul Schaub, Vojtěch Hudeček, Daniel Štancl, Ondřej Dušek, Patrick Paroubek

Abstract (English):
We present experiments on automatically detecting inconsistent behavior of task-oriented dialogue systems from the context. We enrich the bAbI/DSTC2 data (Bordes et al., 2017) with automatic annotation of dialogue inconsistencies, and we demonstrate that inconsistencies correlate with failed dialogues. We hypothesize that using a limited dialogue history and predicting the next user turn can improve inconsistency classiﬁcation. While both hypotheses are conﬁrmed for a memory-networks-based dialogue model, it does not hold for a training based on the GPT-2 language model, which benefits most from using full dialogue history and achieves a 0.99 accuracy score.

Abstract (Czech):
Představujeme experimenty s automatickým odhalováním nekonzistentního chování na základě kontextu u dialogových systémů orientovaných na úkoly. Obohacujeme data bAbI/DSTC2 (Bordes et al., 2017) o automatickou anotaci nekonzistencí v dialogu a ukazujeme, že nekonzistence korelují s neúspěšnými dialogy. Předpokládáme, že použití omezené historie dialogů a předvídání dalšího tahu uživatele může zlepšit klasifikaci nekonzistencí. Zatímco obě hypotézy se potvrzují pro dialogový model založený na memory networks, neplatí pro trénování jazykového modelu GPT-2, který nejvíce těží z použití úplné historie dialogu a dosahuje 99% přesnosti.
AuGPT: Auxiliary Tasks and Data Augmentation for End-To-End Dialogue with Pre-Trained Language Models
AuGPT: Pomocné úlohy a augmentace dat pro end-to-end dialog s předtrénovanými jazykovými modely
Year: 2021
Authors: Jonáš Kulhánek, Vojtěch Hudeček, Tomáš Nekvinda, Ondřej Dušek

Abstract (English):
Attention-based pre-trained language models such as GPT-2 brought considerable progress to end-to-end dialogue modelling. However, they also present considerable risks for task-oriented dialogue, such as lack of knowledge grounding or diversity. To address these issues, we introduce modified training objectives for language model finetuning, and we employ massive data augmentation via back-translation to increase the diversity of the training data. We further examine the possibilities of combining data from multiples sources to improve performance on the target dataset. We carefully evaluate our contributions with both human and automatic methods. Our model substantially outperforms the baseline on the MultiWOZ data and shows competitive performance with state of the art in both automatic and human evaluation.

Abstract (Czech):
Předtrénované jazykové modely založené na attention, jako je GPT-2, přinesly značný pokrok v modelování dialogů "end-to-end". Pro dialog zaměřený na úkoly však představují také značná rizika, jako je nedostatečná podloženost fakty nebo rozmanitost odpovědí. Abychom tyto problémy vyřešili, zavádíme modifikované trénovací cíle pro dotrénování jazykového modelu a využíváme masivní augmentaci dat pomocí zpětného překladu, abychom zvýšili rozmanitost trénovacích dat. Dále zkoumáme možnosti kombinace dat z více zdrojů s cílem zlepšit výkonnost na cílové datové sadě. Naše příspěvky pečlivě vyhodnocujeme pomocí lidských i automatických metod. Náš model podstatně překonává základní model na datech MultiWOZ a vykazuje výkon konkurenceschopný se současným stavem techniky při automatickém i lidském hodnocení.
AuGPT: Dialogue with Pre-trained Language Models and Data Augmentation
AuGPT: Dialog s předtrénovanými jazykovými modely a augmentací dat
Year: 2021
Authors: Jonáš Kulhánek, Vojtěch Hudeček, Tomáš Nekvinda, Ondřej Dušek

Abstract (English):
Attention-based pre-trained language models such as GPT-2 brought considerable progress to end-to-end dialogue modelling. However, they also present considerable risks for task-oriented dialogue, such as lack of knowledge grounding or diversity. To address these issues, we introduce modified training objectives for language model finetuning, and we employ massive data augmentation via back-translation to increase the diversity of the training data. We further examine the possibilities of combining data from multiples sources to improve performance on the target dataset. We carefully evaluate our contributions with both human and automatic methods. Our model achieves state-of-the-art performance on the MultiWOZ data and shows competitive performance in human evaluation.

Abstract (Czech):
Předtrénované jazykové modely založené na attention, jako je GPT-2, přinesly značný pokrok v end-to-end modelování dialogů. Pro dialog zaměřený na úkoly však představují také značná rizika, jako je nedostatečná korespondence s databází nebo nedostatek rozmanitosti odpovědí. Abychom tyto problémy vyřešili, zavádíme pro doladění jazykového modelu modifikované trénovací cíle a využíváme masivní rozšíření trénovacích dat pomocí zpětného překladu, čímž zvyšujeme jejich rozmanitost. Dále zkoumáme možnosti kombinace dat z více zdrojů s cílem zlepšit výkonnost na cílové datové sadě. Naše příspěvky pečlivě vyhodnocujeme pomocí ručních i automatických metod. Náš model dosahuje nejlepších výsledků na datové sadě MultiWOZ a vykazuje konkurenceschopný výkon při lidském hodnocení.
A Corpus with Wavesurfer and TEI: Speech and Video in TEITOK
Korpus s Wavesurferem a TEI: Řeč a video v TEITOK
Year: 2021
Authors: Maarten Janssen

Abstract (English):
In this paper, we demonstrate how TEITOK provides a full online interface for speech and even video corpora, that are fully searchable using the CQL query language, can contain all speech-related annotation such as repetitions, gaps, and mispronunciations, and provides a full interface for time-aligned annotations scrolling below the waveform and showing the video if there is any. Corpora are stored in the TEI/XML standard, with import and output functions for other established standards like ELAN, Praat, or Transcriber. It is even possible to directly annotate corpora in TEITOK.

Abstract (Czech):
V tomto článku demonstrujeme, jak TEITOK poskytuje úplné online rozhraní pro řeč a dokonce i video korpusy, které jsou plně prohledávatelné pomocí dotazovacího jazyka CQL, mohou obsahovat všechny anotace související s řečí, jako jsou opakování, mezery a nesprávné výslovnosti, a poskytuje úplnou rozhraní pro časově zarovnané anotace rolující pod křivkou a zobrazení videa, pokud nějaké existuje. Korpusy jsou uloženy ve standardu TEI/XML s funkcemi importu a výstupu pro další zavedené standardy, jako je ELAN, Praat nebo Transcriber. V TEITOK je dokonce možné korpusy přímo anotovat.
Integrating TEITOK and KonText/PMLTQ at LINDAT
Integrace TEITOK a KonText/PMLTQ na LINDAT
Year: 2021
Authors: Maarten Janssen

Abstract (English):
In this paper we describe how the TEITOK corpus platform was integrated with the KonText and PML-TQ corpus platforms at LINDAT to provide document visualization for both existing and future resources at LINDAT. TEITOK is an online platform for searching, viewing, and editing corpora, where corpus files are stored as annotated TEI/XML files. The TEITOK integration also means LINDAT resources will become available in TEI/XML format, and searchable in CWB on top of existing tools at the institute. Although the integration described in this paper is specific for LINDAT, the method should be applicable to the integration of TEITOK or similar tools into an existing corpus architecture.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku popisujeme, jak byla korpusová platforma TEITOK integrována s korpusovými platformami KonText a PML-TQ v LINDAT, aby poskytla vizualizaci dokumentů pro stávající i budoucí zdroje v LINDAT. TEITOK je online platforma pro vyhledávání, prohlížení a úpravy korpusů, kde jsou soubory korpusu ukládány jako anotované soubory TEI / XML. Integrace TEITOK také znamená, že zdroje LINDAT budou k dispozici ve formátu TEI / XML a lze je vyhledávat v CWB nad rámec stávajících nástrojů ústavu. Ačkoli integrace popsaná v tomto článku je specifická pro LINDAT, tato metoda by měla být použitelná pro integraci TEITOK nebo podobných nástrojů do existující korpusové architektury.
UDWiki: guided creation and exploitation of UD treebanks
UDWiki: řízená tvorba a využívání UD stromových bank
Year: 2021
Authors: Maarten Janssen

Abstract (English):
UDWiki is an online environment designed to make creating new UD treebanks easier. It helps in setting up all the necessary data needed for a new treebank up in a GUI, where the interface takes care of guiding you through all the descriptive files needed, adding new texts to your corpus, and helping in annotating the texts. The system is built on top of the TEITOK corpus environment, using an XML based version of UD annotation, where dependencies can be combined with various other types of annotations. UDWiki can run all the necessary or helpful scripts (taggers, parsers, validators) via the interface. It also makes treebanks under development directly searchable, and can be used to maintain or search existing UD treebanks.

Abstract (Czech):
UDWiki je online prostředí navržené tak, aby usnadnilo vytváření nových stromových bank UD. Pomáhá při nastavení všech nezbytných dat potřebných pro novou stromovou banku v GUI, kde se rozhraní postará o to, aby vás provedlo všemi potřebnými popisnými soubory, přidalo nové texty do vašeho korpusu a pomohlo s anotací textů. Systém je postaven na korpusovém prostředí TEITOK a využívá verzi UD anotací na bázi XML, kde lze závislosti kombinovat s různými jinými typy anotací. UDWiki může spouštět všechny potřebné nebo užitečné skripty (tagery, parsery, validátory) přes rozhraní. Umožňuje také přímé vyhledávání ve vyvíjených stromových bankách a lze je použít k údržbě nebo prohledávání stávajících stromových bank UD.
Deep Universal Dependencies 2.7
Deep Universal Dependencies 2.7
Year: 2021
Authors: Kira Droganova, Daniel Zeman

Abstract (English):
Deep Universal Dependencies is a collection of treebanks derived semi-automatically from Universal Dependencies. It contains additional deep-syntactic and semantic annotations. Version of Deep UD corresponds to the version of UD it is based on. Note however that some UD treebanks have been omitted from Deep UD.

Abstract (Czech):
Deep Universal Dependencies (hluboké univerzální závislosti) je sbírka treebanků poloautomaticky odvozených z Universal Dependencies. Obsahuje přídavné hloubkově-syntaktické a sémantické anotace. Verze Deep UD odpovídá verzi UD, na které je založena. Mějte však na paměti, že některé treebanky UD nebyly do Deep UD zahrnuty.
The GEM Benchmark: Natural Language Generation, its Evaluation and Metrics
Benchmark GEM: Generování přirozeného jazyka, jeho evaluace a metriky
Year: 2021
Authors: Sebastian Gehrmann, Tosin Adewumi, Karmanya Aggarwal, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Aremu Anuoluwapo, Antoine Bosselut, Kyathi Raghavi Chandu, Miruna Clinciu, Dipanjan Das, Kaustubh D. Dhole, Wanyu Du, Esin Durmus, Ondřej Dušek, Chris Emezue, Varun Gangal, Cristina Garbacea, Tatsunori Hashimoto, Yufang Hou, Yacine Yernite, Harsh Jhamtani, Yangfeng Ji, Shailza Jolly, Mihir Kale, Dhruv Kumar, Faisal Ladhak, Aman Madaan, Mounica Maddela, Khyati Mahajan, Saad Mahamood, Bodhisattwa Prasad Majumder, Pedro Henrique Martins, Angelina McMillan-Major, Simon Mille, Emiel van Miltenburg, Moin Nadeem, Shashi Narayan, Vitaly Nikolaev, Rubungo Andre Niyongabo, Salomey Osei, Ankur Parikh, Laura Perez-Beltrachini, Niranjan Ramesh Rao, Vikas Raunak, Juan Diego Rodriguez, Sashank Santhanam, Joao Sedoc, Thibault Sellam, Samira Shaikh, Anastasia Shimorina, Marco Antonio Sobrevilla Cabezudo, Hendrik Strobelt, Nishant Subramani, Wei Xu, Diyi Yang, Akhila Yerukola, Jiawei Zhou

Abstract (English):
We introduce GEM, a living benchmark for natural language Generation (NLG), its Evaluation, and Metrics. Measuring progress in NLG relies on a constantly evolving ecosystem of automated metrics, datasets, and human evaluation standards. Due to this moving target, new models often still evaluate on divergent anglo-centric corpora with well-established, but flawed, metrics. This disconnect makes it challenging to identify the limitations of current models and opportunities for progress. Addressing this limitation, GEM provides an environment in which models can easily be applied to a wide set of tasks and in which evaluation strategies can be tested. Regular updates to the benchmark will help NLG research become more multilingual and evolve the challenge alongside models. This paper serves as the description of the data for the 2021 shared task at the associated GEM Workshop.

Abstract (Czech):
Představujeme GEM, živý benchmark pro generování přirozeného jazyka (NLG), jeho evaluaci a metriky. Měření pokroku v oblasti NLG se opírá o neustále se vyvíjející ekosystém automatizovaných metrik, datových sad a standardů lidské evaluace. Vzhledem k tomuto pohyblivému cíli se nové modely často stále vyhodnocují na odlišných anglocentrických korpusech s dobře zavedenými, ale chybnými metrikami. Tato nesouvislost ztěžuje identifikaci omezení současných modelů a příležitostí k pokroku. GEM toto omezení řeší a poskytuje prostředí, v němž lze modely snadno aplikovat na široký soubor úloh a v němž lze testovat evaluační strategie. Pravidelné aktualizace benchmarku pomohou výzkumu NLG stát se více mnohojazyčným a rozvíjet úlohu spolu s modely. Tento článek slouží jako popis dat pro sdílenou úlohu 2021 na souvisejícím workshopu GEM.
"Getting on the page": The practical accord of material resources in educational interaction
Praktický soulad materiálních prostředků ve vzdělávací interakci
Year: 2021
Authors: Jakub Mlynář

Abstract (English):
This article explicates the notion of ‘practical accord’, encompassing the routine nonproblematic relationship of material artifacts and textual objects that provides the necessary grounds for further classroom work. Practical accord consists of courses of action that are temporally aligned with structured objects such as series of pages, slides or questions, ordered as a sequence of steps. Grounded in the video-based analysis of a single case, the article argues that such practical accord can be a necessary requirement for an educative activity to take place in an orderly way in the classroom. The analysis focuses on a particular instance of three students working with a shared laptop and a paper worksheet, and losing their grasp of the relationship between the screen and the sheet. The identified practices used to get back ‘on the page’ include the verbal and gestural constitution of the screen and the sheet as two separate objects that are related through instructions provided on the screen, which serves as a link between two independent but interrelated numbering systems used to organise the on-screen material and the questions on the worksheet. The article concludes with a discussion of the notion of practical accord with regard to instructed action and gestalt contextures.

Abstract (Czech):
Tento článek vysvětluje pojem „praktický soulad“, zahrnující rutinní neproblematický vztah hmotných artefaktů a textových předmětů, který poskytuje nezbytný základ pro práci ve třídě. Analýza videonahrávky interakce se zaměřuje na konkrétní případ tří studentů, kteří společně pracují se sdíleným notebookem a papírovým pracovním listem.
Rewatching a video clip in classroom work with digital oral history
Opakované sledování videoklipu ve třídě během práce s digitální orální historií
Year: 2021
Authors: Jakub Mlynář

Abstract (English):
This paper focuses on rewatching sequences in classroom work with digital oral history, i.e., participants conducting a second watching of a video clip that they have already seen. I provide a detailed examination of how the participants initiate rewatching using speech and embodied conduct. They treat the video clip as a structured object containing an already familiar succession of utterances by the narrator. The rewatching sequences are closed when the participants have identified a particular utterance within the video that they can treat as a solution to a previously encountered ambiguity. To do this, they search for the relevant utterances by manipulating the time marker on the screen and stabilize them by pausing the clip. The participants thus exhibit a local temporary competence in rewatching and manipulating video clips as topics and resources in classroom tasks.

Abstract (Czech):
Článek se zaměřuje na sekvence opětovného sledování ve školní práci s digitální orální historií, tj. na účastníky provádějící druhé sledování videoklipu, který již jednou viděli. Podrobně zkoumám, jak účastníci zahajují přehrávání pomocí řeči a ztělesněného chování. K videoklipu přistupují jako ke strukturovanému objektu obsahujícímu již známý sled promluv vypravěče. Sekvence opakovaného sledování se uzavřou, když účastníci v rámci videa naleznou konkrétní promluvu, který mohou považovat za řešení dříve zjištěné nejednoznačnosti. K tomu vyhledávají relevantní promluvy manipulací s časovou značkou na obrazovce a stabilizují je zastavením klipu. Účastníci tak vykazují místní dočasnou kompetenci opětovně sledovat videoklipy a manipulovat s nimi jako s relevantními tématy a zdroji při řešení úkolů ve školní třídě.
Discussion after the performance AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po představení AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: Martina Kinská, 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.
AI: When a Robot Writes a Play (theatre programme)
AI: Když robot píše hru (divadelní program)
Year: 2021
Authors: Martina Kinská, David Košťák, Ondřej Dušek, Rudolf Rosa

Abstract (English):
On the occasion of the centenary of Karel Čapek's play R.U.R, the Švanda Theatre prepared a presentation of a unique project THEAITRE that examines whether artificial intelligence can write a play. Within a few months, the computer generated images from the life of a robot that has to face the joys and sorrows of everyday life. And it revealed to us how it perceives basic human issues such as birth, dying, the desire for love, the search for jobs, or aging.

Abstract (Czech):
Švandovo divadlo při příležitosti stoletého výročí premiéry hry R.U.R  Karla Čapka uvádí prezentaci unikátního projektu THEAITRE, který zkoumá, zda umělá inteligence dokáže napsat divadelní hru. Během několika měsíců počítač generoval obrazy ze života robota, který musí čelit radostem a strastem každodenního života. A odkryl nám, jak vnímá základní lidské otázky jako je narození, umírání, touha po lásce, hledání pracovních příležitostí, či stárnutí.
Transferring Word-Formation Networks Between Languages
Přenos slovotvorných sítí mezi jazyky
Year: 2021
Authors: Jonáš Vidra, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
In this article, we present a proof-of-concept method for creating word-formation networks by transferring information from another language. The proposed algorithm utilizes an existing word-formation network and parallel texts and creates a low-precision and moderate-recall network in a language, for which no manual annotations need to be available. We then extend the coverage of the resulting network by using it to train a machine-learning method and applying the resulting model to a larger lexicon, obtaining a moderate-precision and high-recall result. The approach is evaluated on French, German and Czech against existing word-formation networks in those languages.

Abstract (Czech):
V tomto článku představujeme metodu pro vytváření slovotvorných sítí pomocí přenosu informací z jiného jazyka. Navrhovaný algoritmus využívá existující slovotvornou síť a paralelní texty a vytváří síť s nízkou precision a středním recallem v jazyce, pro který nemusí být k dispozici manuální anotace. Recall výsledné sítě pak rozšířujeme tím, že ji využijeme k natrénování metody strojového učení a výsledný model aplikujeme na větší slovník, čímž získáme výsledek s obdobnou precision, ale vyšším recallem. Přístup je vyhodnocován proti existujícím slovotvorným sítím ve francouzštině, němčině a češtině.