ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Prague Dependency Treebank as an exercise book of Czech language
Pražský závislostní korpus jako cvičebnice jazyka českého
Year: 2006
Authors: Ondřej Kučera

Abstract (English):
Prague Dependency Treebank (PDT) is one of the top
language corpora in the world. The aim of this work is to introduce
a software system that builds an exercise book of Czech
using the data of PDT. Two kinds of exercises are provided: morphology
(selecting correct parts of speech and their morphological categories)
and sentence parsing (selecting analytical functions and dependencies
between them). The PDT data cannot be used directly though, because
of the differences between the academic approach in sentence parsing
and the approach that is used in schools. Some of the sentences have
to be discarded completely, several transformations have to be applied
to the others in order to convert the original representation to the
form to which the students are used to from school.

Abstract (Czech):
Pražský závislostní korpus (PDT) patří mezi nejvýznamnější
jazykové korpusy na světě. Cílem této práce je představit softwarový
systém, který nad daty PDT tvoří cvičebnici českého jazyka. Procvičování
probíhá ve dvou oblastech: tvarosloví (určování slovních druhů a jejich
morfologických kategorií) a větný rozbor (určování větných členů a
závislostí mezi nimi). Vzhledem k odlišnostem mezi akademickými rozbory
vět a rozbory tak, jak jsou vyučovány ve školách, však nelze data
PDT použít zcela přímočaře. Mnoho vět je potřeba z dat úplně vyřadit,
na ostatních je nutné provést množství transformací, které převedou
původní reprezentaci do tvaru, na který jsou žáci zvyklí ze školy.
Prague Dependency Treebank as an electronic exercise book of Czech language
Pražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice jazyka českého
Year: 2006
Authors: Ondřej Kučera

Abstract (English):
Prague Dependency Treebank (PDT) is one of the most important language corpora in the world. The aim
of our work is to introduce a software system which builds an exercise book of Czech language upon
the PDT data. Two kinds of exercises are provided, morphological (classifying parts of speech and
morphological categories of words) and syntactic (parsing a sentence and classifying syntactic
functions of words). Due to the differences between the academic approach and the school approach
to the parsing of sentences, the PDT data cannot be used directly. Many sentences have to be
discarded completely, several transformations need to be applied to the others in order to convert
them to a form the students are familiar with.

Abstract (Czech):
Pražský závislostní korpus (PDT) patří mezi nejvýznamnější jazykové korpusy na světě. Cílem naší
práce je představit softwarový systém, který nad daty PDT vytvoří elektronickou cvičebnici českého
jazyka. Procvičování probíhá ve dvou oblastech: tvarosloví (určování slovních druhů a jejich
morfologických kategorií) a větný rozbor (určování větných členů a závislostí mezi nimi). Vzhledem k
odlišnostem mezi akademickými rozbory vět a rozbory tak, jak jsou vyučovány ve školách, však nelze
data PDT použít zcela přímočaře. Mnoho vět je potřeba z dat úplně vyřadit, na ostatních je nutné
provést množství transformací, které převedou původní reprezentaci do tvaru, na nějž jsou žáci
zvyklí ze školy.
Web as a Corpus
Web jako korpus
Year: 2006
Authors: Miroslav Spousta

Abstract (English):
The World Wide Web offers a unique possibility to create very large and high quality text collections with low manual work necessary. In this paper, we describe requirements for usable linguistic corpus and we present a routine for building such corpus from the web pages. Several important issues that must be resolved for successful processing are discussed. As a pilot study, we create a billion-token Slovenian corpus based solely on the contents of web pages.

Abstract (Czech):
Webové stránky přináší unikátní příležitost vytvořit velkou a kvalitní kolekci textů s malým úsilím. V tomto článku popisujeme nutné podmínky pro vytvoření dobrého korpusu textů a přinášíme program program pro jeho vytvoření z webových stránek. Jako pilotní studii jsme vytvořili slovinský korpus o velikosti přesahující miliardu slov.
Curves of ROC Type & Evaluation of Computational Linguistics Methods
Křivky typu ROC a evaluace metod komputační lingvistiky
Year: 2006
Authors: Pavel Schlesinger, Pavel Pecina

Abstract (English):
In natural language processing task  you can use so called association measures while studying collocation event. Those measures are often defined in branches as statistics, information theory and computational linguistics. Here we are presenting the processes of preparation, evaluation and visualisation of association measures that can be used in practical experiments. Moreover, we are proposing the way how to combine individual measures in order to result improvements.

Abstract (Czech):
Ve zpracování přirozeného jazyka se při studiu kolokačního jevu používají tzv. asociační míry, které jsou často původně definovány v oborech jako statistika, teorie informace nebo komputační lingvistiky. Zde přestavujeme procesy výroby, evaluace a vizualizace asociačních měr, které se dají prakticky využít. Zároveň navrhujeme způsob, jak míry kombinovat za účelem zlepšení výsledků.
Efficient Implementation of Optimal Linear Discriminant Analysis
Efektivní implementace optimální lineární diskriminační analýzy
Year: 2006
Authors: Jurjen Duintjer Tebbens, Pavel Schlesinger

Abstract (English):
Here we aim at optimizing the implementation of Fisher’s Linear Discriminant Analysis (FLDA) - based classification for the small sample size problem. Among methods for this problem it considers the one closest, in some sense, to the classical regular approach and improves its implementation with regards to computational and storage costs and numerical stability.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku je naším cílem optimalizovat implementování Fisherovy lineární diskriminační analýzy (FLDA), která je základní klasifikační metodou pro úlohu s malým vzorkem pozorovaných objektů. Mezi metodami řešícími tento problém představujeme metodu, která je v jistém smyslu nejblíž původnímu klasickému regulárnímu přístupu a jejíž implementace zlepšuje komputační a pamětové nároky a numerickou stabilitu.
Morphological Tagging Based on Averaged Perceptron
Morfologické značkování pomocí průměrovaného perceptronu
Year: 2006
Authors: Jan Votrubec

Abstract (English):
Czech (like other Slavic languages) is well known for its complex morphology. Text processing (e.g., automatic translation, syntactic analysis...) usually requires unambiguous selection of grammatical categories (so called morphological tag) for every word in a text. Morphological tagging consists of two parts – assigning all possible tags to every word in a text and selecting the right tag in a given context. Project Morče attempts to solve the second part, usually called disambiguation. Using a statistical method based on the combination of a Hidden Markov Model and the AveragedAveraged Perceptron algorithm, a number of experiments have been made exploring different parameter settings of the algorithm in order to obtain the best success rate possible. Final accuracy of Morče on data from PDT 2.0 was 95.431% (results of March 2006). So far, it is the best result for a standalone tagger.

Abstract (Czech):
Čeština (jako ostatní slovanské jazyky) je dobře známa svou morfologickou bohatostí. Zpracování textu (např. strojový překlad, syntaktická analýza) obvykle vyžaduje jednoznačný výběr gramatických kategorií (tzv. morfologické značky) pro každé slovo v textu. Morfologické značkování sestává ze dvou částí - přiřazení všech možných značek každému slovu v textu a volbu správné značky v daném kontextu. Projekt Morče řeší druhou část, obvykle zvanou disambiguace.
Byla použita statistická metoda založená na kombinaci skrytého Markovova modelu a průměrovaného perceptronu. Autor provedl mnoho experimentů porovnávajících různá nastavení parametrů algoritmu, aby dosáhl nejlepší možné úspěšnosti.
Výsledná úspěšnost Morčete na datech z PDT 2.0 byla 95,431 % (březen 2006), což je na češtině zatím nejlepší dosažený výsledek samostatného taggeru.
Analytical and Tectogrammatical Analysis of a Natural Language
Analytická a tektogramatická analýza přirozeného jazyka
Year: 2006
Authors: Václav Klimeš

Abstract (English):
The thesis presents tools for analysis at analytical and tectogrammatical layers that the Prague Dependency Treebank is based on.

The tools for analytical annotation consist of two parsers and a tool for assigning syntactic tags. Although the performance of the parsers is far below that of the state-of-the-art parsers, they both can be considered a certain contribution to parsing, since the methods they are based on are novel. The tool for assigning syntactic tags makes 15% less errors than a tool used for this purpose previously.

The tool developed for tectogrammatical annotation is the only one that can currently perform this task in such a breadth. Although other, specialized tools may have a better performance of some of its particular subtasks, my tool makes 29% and 47% less errors for the Czech language than the combination of existing tools for annotating the tectogrammatical structure and deep functors, respectively, which are the core of the tectogrammatical layer.

The proposed tools are designed the way they can be used for other languages as well.

Abstract (Czech):
Tato práce předkládá nástroje pro analýzu na analytické a tektogramatické rovině, které jsou základem Pražského závislostního korpusu.

Nástroje pro analytickou anotaci sestávají ze dvou parserů a nástroje přiřazujícího tzv. analytické funkce. Ačkoli úspěšnost parserů je daleko za úspěšností nejlepších parserů, oba mohou být chápány jako určitý přínos k parsingu, neboť jsou založeny na nových metodách. Nástroj přiřazující analytické funkce dělá o 15 % chyb méně než nástroj, který se k tomuto účelu používal dosud.

Nástroj vyvinutý pro tektogramatickou anotaci je jediný, který tuto úlohu nyní zvládá v takové šíři. Ačkoli jiné, specializované nástroje možná řeší některé její podúlohy lépe, pro češtinu dělá můj nástroj o 29 %, resp. 47 % méně chyb než kombinace existujících nástrojů určujících tektogramatickou strukturu, resp. hloubkové funktory, což je obojí jádrem tektogramatické roviny.

Předkládané nástroje jsou navrženy tak, aby je bylo možno použít i pro jiné jazyky.
Automatic analyser of Czech language at the tectogrammatical layer
Automatický analyzátor češtiny na tektogramatické rovině
Year: 2006
Authors: Václav Klimeš

Abstract (English):
The tool, using training data for creation of its language model, adds annotation at the tectogrammatical layer (as it is defined in the Prague Dependency Treebank) to Czech text annotated at morphological and analytical layers.

Abstract (Czech):
Nástroj používající trénovací data pro vytvoření svého jazykového modelu přidává anotaci na tektogramatické rovině (tak, jak je definována v Pražském závislostním korpusu) k textům v češtině anotovaným na morfologické a analytické rovině.
Rule-Based Analytical Parsing of Czech
Analytický parsing češtiny založený na pravidlech
Year: 2006
Authors: Václav Klimeš

Abstract (English):
This paper introduces two methods of dependency parsing by means of rules automatically inferred from training data. For Czech the accuracy of the proposed parsers is considerably behind that of the state-of-the-art parsers, but the paper brings a new method of inference of rules and applies transformation-based learning to parsing in a novel way. Moreover, the parsers use properties of Czech language in a very limited way and thus can easily be used for parsing another language. The paper also introduces a method of assigning so called analytical functions
that outperforms that currently used.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje dvě metody závislostní syntaktické analýzy pomocí pravidel automaticky odvozených z trénovacích dat. Úspěšnost takto získaných analyzátorů na češtině je zřetelně pozadu za nejlepšími známými parsery, avšak článek přináší novou metodu odvozování pravidel a novátorským způsobem aplikuje transformační učení na syntaktickou analýzu. Navíc parsery využívají vlastnosti češtiny jen ve velmi omezené míře, takže mohou být snadno nasazeny na jiný jazyk. Článek také představuje metodu přiřazení takzvaných analytických funkcí, která vykazuje lepší výsledky než metody používané dosud.
Transformation-Based Tectogrammatical Analysis of Czech
Tektogramatická analýza češtiny založená na transformacích
Year: 2006
Authors: Václav Klimeš

Abstract (English):
There are several tools that support manual annotation of data at the Tectogrammatical Layer as it is defined in the Prague Dependency Treebank. Using transformation-based learning, we have developed a tool which outperforms the combination of existing tools for pre-annotation of the tectogrammatical structure by 29%
(measured as a relative error reduction) and for the deep functor (i.e., the semantic function) by 47%. Moreover, using machine-learning technique makes our tool almost independent of the language being processed. This paper gives details
of the algorithm and the tool.

Abstract (Czech):
Existuje několik nástrojů, které podporují ruční anotaci dat na tektogramatické rovině, jak ji definuje Pražský závislostní korpus. S pomocí transformačního strojového učení jsme vyvinuli nový nástroj, který zlepšuje dosavadní výsledky preanotace tektogramatických struktur o 29 % (měřeno jako relativní snížení chybovosti) a hloubkových funktorů (tj. sémantických funkcí) o 47 %.
Language situation in Teshen Silesia from historical perspective
Jazyková situace v Těšínském Slezsku z historické perspektivy
Year: 2006
Authors: Petr Homola

Abstract (English):
The paper describes the language situation of the Polish minority in Teshen Silesia, its history and development up to the present day.

Abstract (Czech):
Článek popisuje situaci polské národnostní menšiny na Těšínsku, historický vývoj dialektu a jeho současný stav.
A Structural Similarity Measure
Míra strukturní podobnosti
Year: 2006
Authors: Petr Homola, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
This paper outlines a measure of language similarity based on structural similarity of surface syntactic dependency trees. Unlike the more tradi- tional string-based measures, this measure tries to reflect deeper correspondences among languages. The development of this measure has been inspired by the experience from MT of syntactically similar languages. This experience shows that the lexical similarity is less important than syntactic similarity. This claim is supported by a number of examples illustrating the problems which may arise when a measure of language similarity relies too much on a simple similarity of texts in different languages.

Abstract (Czech):
Článek navrhuje míru pro měření podobnosti jazyků založenou na strukturní podobnosti povrchových závislostních stromů.
Exploiting Similarity in the MT into a Minority Language
Průzkum podobnosti v systému strojového překladu do menšinového jazyka
Year: 2006
Authors: Boštjan Dvořák, Petr Homola, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
This paper describes an architecture of a machine translation system designed primarily for Slavic languages. The architecture is based upon a shallow transfer module and a stochastic ranker. The shallow transfer module helps to resolve the problems, which arise even in the translation of related languages, the stochastic ranker then chooses the best translation out of a set provided by a shallow transfer. The results of the evaluation support the claim that both modules newly introduced into the system result in an improvement of the translation quality.

Abstract (Czech):
Článek popisuje architekturu systému strojového překladu pro slovanské jazyky.
On segmentation of Czech sentences
O segmentaci českých vět
Year: 2006
Authors: Vladislav Kuboň, Markéta Lopatková, Martin Plátek, Patrice Pognan

Abstract (English):
On segmentation of Czech sentences. The paper introduces a concept of segments, linguistically motivated and easily detectable language units. These segments may be subsequently combined into clauses and thus provide a structure of a complex sentence with regard to the mutual relationship of individual clauses. The method has been developed for Czech as a language representing languages with relatively high degree of word-order freedom. 

The paper introduces important terms and describes a segmentation chart. It also contains a simple set of rules applied for the
segmentation of a small set of Czech sentences. The segmentation results are evaluated against
a small hand-annotated corpus of Czech complex sentences.

Abstract (Czech):
Příspěvek zavádí pojem (větného) segmentu, jednotky, která je lingvisticky motivovaná a přitom snadno automaticky rozpoznatelná.
Rozpoznání segmentů umožňuje určovat segmentační strukturu věty (reprezentovanou segmentačním schématem), na jejímž základě lze
vymezit jednotlivé klauze souvětí a jejich vzájemný vztah, a tím i syntaktickou strukturu souvětí. Metoda segmentace je navržena
pro automatické zpracování češtiny, jazyka s relativně velmi volným slovosledem.

V příspěvku je dále popsána sada jednoduchých pravidel, která je využita pro budování segmentačních schémat. Výsledky segmentace
jsou  vyhodnoceny  vzhledem k malému ručně anotovanému korpusu českých vět.
Segmentation of Complex Sentences
Segmentace komplexních vět
Year: 2006
Authors: Vladislav Kuboň, Markéta Lopatková, Martin Plátek, Patrice Pognan

Abstract (English):
The paper describes a method of dividing complex sentences into segments, easily detectable and
linguistically motivated units that may be subsequently combined into clauses and thus provide
a structure of a complex sentence with regard to the mutual relationship of individual clauses.
The method has been developed for Czech as a language representing languages with relatively
high degree of word-order freedom. The paper introduces important terms, describes a
segmentation chart, the data structure used for the description of mutual relationship between
individual segments and separators. It also contains a simple set of rules applied for the
segmentation of a small set of Czech sentences. The segmentation results are evaluated against
a small hand-annotated corpus of Czech complex sentences.

Abstract (Czech):
Článek popisuje metodu zpracování souvětí založenou na identifikaci segmentů.
Metoda byla vyvinuta pro český jazyk, který je charakteristický volností slovosledu. Příspěvek zavádí důležité pojmy a popisuje
datovou struktury používanou pro popis vzájemného vztahu mezi jednotlivými segmenty. Obsahuje také základní soubor pravidel pro
segmentaci a vyhodnocení na malém souboru českých vět.
Automatic Word Sense Disambiguation
Automatické přiřazování významu - "Sense-tagging"
Year: 2006
Authors: Eduard Bejček

Abstract (English):
This thesis deals with word sense disambiguation of nouns and
 adjectives.
 We make use of the two approaches to distinguish word senses: the first
 method is derived from synsets from the Czech WordNet, the second one uses
 valency frames from the PDT-VALLEX dictionary.
 This means we have the two separate tasks, the goal of which is to assign
 appropriate senses (synsets/frames) to ambiguous lemmas.
 We are employing machine learning methods, the most notable of which are
 the decision trees.
 For this purpose we are using two types of data, namely the PDT corpus
 with rich annotations on several language layers, and also the part of
 the PDT manually annotated using the CWN.
 In the first part we are trying to merge both corpora, since they are stored
 in the different formats.
 In the second part we are using syntactic and morphologic features to assign
 CWN synsets.
 We reach 91,4% accuracy (compared to 90,0% baseline) for nouns and 93,9%
 (compared to 93,2%) for adjectives.
 In other words this means that we can correct 13,7% (10,0% respectively)
 of errors made by the baseline.
 This method is applied on the t-layer, where lack of data is obvious.
 In the third part we are assigning valency frames to nouns using information
 from deep syntactic layer.
 The accuracy gained by us has grown to 86,9% compared to 84,9% baseline.
 At the very end, we compare the both dictionaries obtained.

Abstract (Czech):
Tato práce se zabývá desambiguací významu substantiv a adjektiv.
 Významy rozlišuje dvojím způsobem, na základě synsetů z Českého WordNetu
 a podle valenčních rámců zachycených v
PDT-VALLEXU.
 Tím vznikají dvě oddělené úlohy, spočívající v přiřazování synsetů/rámců
 víceznačným lemmatům.
 Řešíme je metodou strojového učení, konkrétně využíváme rozhodovací stromy.
 K disposici máme korpus PDT s bohatou anotací na více jazykových rovinách
 obsahující i valenční rámce a dále část PDT s ruční anotací pomocí ČWN.
 V první části práce se zabýváme spojením obou korpusů, neboť jsou v různých
 formátech.
 Ve druhé části s použitím syntaktických závislostí věty a morfologických
 informací přiřazujeme synsety z ČWN.
 Dosahujeme úspěšnosti 91,4% (proti 90,0% baseline) pro substantiva a 93,9%
 (proti 93,2%) pro adjektiva.
 To představuje opravení 13,7% (resp.
 10,0%) chyb vůči baseline.
 Krátce tuto metodu aplikujeme také na t-rovinu, kde je však patrný nedostatek
 dat.
 Ve třetí části přiřazujeme valenční rámce substantivům na základě informací
 z hloubkové roviny významu.
 Dosahujeme úspěšnosti 86,9% proti 84,9% baseline.
 Na závěr porovnáváme oba použité slovníky.
The lexico-semantic annotation of PDT: Some results, problems and solutions
Lexikálně-semantická anotace Pražského závislostního treebanku
Year: 2006
Authors: Eduard Bejček, Petra Möllerová, Pavel Straňák

Abstract (English):
This paper presents our experience with the lexico-semantic annotation of
the Prague Dependency Treebank (PDT). We have used the Czech WordNet (CWN)
as an annotation lexicon (repository of lexical meanings) and we annotate each word
which is included in the CWN. Based on the error analysis we have performed some
experiments with modiﬁcation of the annotation lexicon (CWN) and consequent re-
annotation of occurrences of selected lemmas. We present the results of the annotations
and improvements achieved by our corrections.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje zkušenost s lexikálně-sémantickou anotací Pražského závislostního korpusu (Prague Dependency Treebank, PDT). Jako slovník jsme používali Český WordNet (ČWN) a anotovali jsme každé slovo vyskytující se v ČWN. Na základě chybové analýzy jsme anotační slovník upravili a následně přeanotovali vybraná lemmata. Předkládáme výsledky anotací a zlepšení dosažená díky opravám.