ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Textual phenomena in linguistic applications
Textové jevy v lingvistických aplikacích
Year: 2013
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
The aim of this workshop is to trigger a discussion about textual phenomena and its usage in linguistic applications. Textual phenomena are topic focus articaluation, coreference, anaphora or discourse relations.

Abstract (Czech):
Cílem workshopu je vytvořit prostor pro diskuzi o textových jevech a o využitelnosti jejich anotace v lingvistických aplikacích. Textovými jevy jsou např. aktuální členění, koreference, asociační anafora nebo mezivýpovědní významové vztahy.
Using InterCorp for creating hand-crafted rules for automatic detection of pleonastic it
Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it  a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech
Year: 2013
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
The aim of presented contribution was to improve automatic detection and control of alignment of pleonastic it and its Czech counterparts in Prague Czech-English Dependency Treebank (Hajič et al., 2011) with the help of cs-en data from parallel corpus InterCorp.

Abstract (Czech):
Prezentovaný výzkum měl za cíl vylepšit automatickou detekci a kontrolu správnosti zarovnání pleonastického it a jeho českých protějšků v Prague Czech-English Dependency Treebank (Hajič et al. 2011) na základě pravidel vypozorovaných porovnáváním české a anglické části paralelního korpusu InterCorp.
Czech SubLex 1.0
Czech SubLex 1.0
Year: 2013
Authors: Kateřina Veselovská, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Czech subjectivity lexicon, i.e. a list of subjectivity clues for sentiment analysis in Czech. The list contains 4626 evaluative items (1672 positive and 2954 negative) together with their part of speech tags, polarity orientation and source information.

Abstract (Czech):
Český slovník hodnotících výrazů, tedy seznam hodnotících slov pro sentiment analysis v češtině. Seznam obsahuje 4626 hodnotících položek (1672 pozitivních a 2954 negativních) označkovaných morfologicky a s příslušnou orientací hodnocení.
Why Words Alone Are Not Enough: Error Analysis of Lexicon-based Polarity Classifier for Czech
Proč slova sama o sobě nestačí: chybová analýza slovníkového klasifikátoru pro klasifikaci polarity v češtině
Year: 2013
Authors: Kateřina Veselovská, Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
Lexicon-based classifier is in the long term one of the main and most effective methods of polarity classification used in sentiment analy-sis, i.e. computational study of opinions, sen-timents and emotions expressed in text (see Liu, 2010). Although it achieves relatively good results also for Czech, the classifier still shows some error rate. This paper provides a detailed analysis of such errors caused both by the system and by human reviewers. The identified errors are representatives of the chal-lenges faced by the entire area of opinion min-ing. Therefore, the analysis is essential for fur-ther research in the field and serves as a basis for meaningful improvements of the system.

Abstract (Czech):
Slovníkový klasifikátor je z dlouhodobého hlediska jedním z nejvyužívanějších klasifikátorů v oblasti postojové analýzy. Přestože dosahuje relativně dobrých výsledků také pro češtinu, vykazuje tento klasifikátor jistou míru chybovosti. Článek nabízí detailní analýzu chyb v klasifikaci způsobených jak systémově, tak vinou recenzentů, a na základě této analýzy navrhuje další úpravy systému.
Modelling Evaluative Meaning in Czech
Modelování evaluativního významu v češtině
Year: 2013
Authors: Kateřina Veselovská, Jana Šindlerová

Abstract (English):
This contribution presents the first corpus-based analysis of Czech evaluative language and the first steps towards a model of evaluative meaning in Czech.
For the current study, we have used three main sources of data:
•	the newly created Czech subjectivity lexicon SubLex 1.0 (see [2])
           containing 4950 unique evaluative lemmas tagged with positive 
	or negative polarity
•	the Czech National Corpus (see [1]).
•	the manually annotated evaluative data from three different domains 
           (news, movie reviews and kitchen appliances reviews)
	First, we will confront selected SubLex items with the evidence in Czech National Corpus and offer a complex linguistic analysis of the obtained evaluative sentences, observing especially lexical and morphological means of expressing evaluation in the text. However, since we are aware of the fact that evaluative items are subject to the interaction with context both at the sentence level, and in a larger text span (including e.g. the influence of negation or changes in aspect), we will briefly analyze the syntactic and semantic structure of the evaluative sentences. In addition, we will introduce and examine the most common Czech evaluative idioms. To put our general findings under a more specific scrutiny, we will then explore the use of evaluation in different domain-specific corpora of evaluative sentences.
	Finally, as a result of the above mentioned analysis, we will introduce the overview of generalized structures bearing evaluative meaning in Czech.

Abstract (Czech):
Příspěvek je založen na první korpusové analýze vyjadřovacích prostředků českého evaluativního jazyka a je z velké části věnován modelování evaluativního významu v rámci konstrukčně-gramatického formalismu.
Stop-probability estimates computed on a large corpus improve Unsupervised Dependency Parsing
Odhady STOP-pravděpodobností počítané na velkých datech vylepšují neřízený závislostní analýzu
Year: 2013
Authors: David Mareček, Milan Straka

Abstract (English):
Even though the quality of unsupervised
dependency parsers grows, they often fail
in recognition of very basic dependencies.
In this paper, we exploit a prior knowledge
of STOP-probabilities (whether a given
word has any children in a given direction), which is obtained from a large raw
corpus using the reducibility principle. By
incorporating this knowledge into Dependency Model with Valence, we managed to
considerably outperform the state-of-the-art results in terms of average attachment
score over 20 treebanks from CoNLL 2006
and 2007 shared tasks.

Abstract (Czech):
Even though the quality of unsupervised
dependency parsers grows, they often fail
in recognition of very basic dependencies.
In this paper, we exploit a prior knowledge
of STOP-probabilities (whether a given
word has any children in a given direction), which is obtained from a large raw
corpus using the reducibility principle. By
incorporating this knowledge into Dependency Model with Valence, we managed to
considerably outperform the state-of-the-art results in terms of average attachment
score over 20 treebanks from CoNLL 2006
and 2007 shared tasks
Cross-language Study on Influence of Coordination Style on Dependency Parsing Performance
Studie vlivu volby reprezentace souřadných struktur na úspěšnost závislostní syntaktické analýzy
Year: 2013
Authors: David Mareček, Martin Popel, Loganathan Ramasamy, Jan Štěpánek, Daniel Zeman, Zdeněk Žabokrtský, Jan Hajič

Abstract (English):
In this report we explore alternative representations of coordination structures within dependency trees and study the impact of particular solutions on performance of two selected state-of-the-art dependency parsers across a typologically diverse range of languages.

Abstract (Czech):
Tato technická zpráva se zabývá alternativními reprezentacemi koordinačních struktury a vlivem jednotlivých řešení na úspěšnost závislostního parsingu.
Towards a Truly Statistical Natural Language Generator for Spoken Dialogues
K opravdu statistickému generátoru přirozeného jazyka pro hlasové dialogy
Year: 2013
Authors: Ondřej Dušek

Abstract (English):
We present an introduction to the problem of Natural Language Generation (NLG) an give a brief survey of recent advances in this field, focusing on the usage of statistical methods. Most stress is put on NLG within Spoken Dialogue Systems, but other usage areas are included as well. The paper concludes with an overview of problems posed by the development of a multilingual NLG system for a Spoken Dialogue System.

Abstract (Czech):
Článek uvádí do problému generovaní přirozeného jazyka a podává krátké shrnutí nedávného vývoje tohoto oboru, přičemž se zaměřuje na využití statistických metod. Největší důraz je kladen na generování jazyka v hlasových dialogových systémech, ale ostatní oblasti využití jsou také zmíněny. Článek končí přehledem problémů, je nutné vyřešit při vývoji vícejazyčného generátoru jazyka pro hlasový dialogový systém.
Robust Multilingual Statistical Morphological Generation Models
Robustní vícejazyčné statistické modely pro generování morfologie
Year: 2013
Authors: Ondřej Dušek, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We present a novel method of statistical morphological generation, i.e. the prediction  of  inflected  word  forms  given lemma, part-of-peech and morphological features, aimed at robustness to unseen inputs. Our system uses a trainable classifier to predict “edit scripts” that are then used to transform lemmas into inflected word forms. Suffixes of lemmas are included as features to achieve robustness.  We evaluate our system on 6 languages with a varying degree of morphological richness. The results show that the system is able to learn most morphological phenomena and generalize to unseen  inputs, producing significantly better results than a dictionary-based baseline.

Abstract (Czech):
Prezentujeme novou metodu statistického generování morfologie, tj. predikce konkrétní slovní formy z lemmatu, slovního druhu a morfologických kategorií, která cílí na robustnost vůči neznámým vstupům. Náš systém používá trénovatelný klasifikátor pro predici „editačních scénářů“, které posléze použije k transformaci lemmat na cílové slovní formy. Pro dosažení robustnosti jsou jako atributy pro klasifikaci použity také sufixy lemmat. Náš systém byl vyhodnocen na šesti jazycích s různým stupněm morfologické bohatosti. Výsledky ukazují, že systém je schopen se naučit většinu morfologických jevů a generalizuje na neznámé vstupy, takže dosahuje signifikatně lepších výsledků než baseline založený na slovníku.
Machine Translation with Many Manually Labeled Discourse Connectives
Počítačový překlad s ručně značenými textovými konektory
Year: 2013
Authors: Thomas Meyer, Lucie Poláková

Abstract (English):
The paper presents machine translation experiments
from English to Czech with a
large amount of manually annotated discourse
connectives. The gold-standard
discourse relation annotation leads to better
translation performance in ranges of
4–60% for some ambiguous English connectives
and helps to find correct syntactical
constructs in Czech for less ambiguous
connectives. Automatic scoring confirms
the stability of the newly built discourseaware
translation systems. Error analysis
and human translation evaluation point to
the cases where the annotation was most
and where less helpful.

Abstract (Czech):
Příspěvek prezentuje experimenty strojového překladu
z angličtiny do češtiny s použitím
velkého množství ručně anotovaných textových konektorů.
Correspondence Seminar: Bringing Linguistics to High Schools
Korespondenční seminář: Propagace lingvistiky na středních školách
Year: 2013
Authors: Matěj Korvas, Vojtěch Diatka

Abstract (English):
We present the concept of a correspondence seminar as a way to complement and support one-time contests, especially olympiads. We evaluate specific payoffs of this way of teaching linguistics, and compare its nature to that of a linguistics olympiad. We believe that the correspondence seminar is a great way to introduce talented high school students to linguistics.

Abstract (Czech):
Článek představuje koncept korespondenčního semináře jakožto prostředku, jak doplnit a podpořit jednorázové soutěže, zejména olympiády. Vyhodnocujeme jednotlivé výhody tohoto způsobu výuky lingvistiky a porovnáváme jeho charakter s charakterem lingvistické olympiády. Věříme, že korespondenční seminář je výborný způsob, jak přivést talentované středoškolské studenty k lingvistice.
Lexicalized Alternations in Czech
Lexikalizované alternace v češtině
Year: 2013
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková

Abstract (English):
In this paper, we study specific relations between uses of the same verb lexeme that stem from the changes in the linking of situational participants, valency complementations and surface syntactic positions – we refer to them as to alternations. The focus is on those types that are expressed by lexical-semantic means and result in changes in valency frames of verbs. 
We present and analyze three basic types of lexicalized alternations in Czech. They may be characterized as either conversive, or non-conversive. The conversive lexicalized alternations represent the central ones in the language system and here are referred to as (i) the lexical-semantic conversions (e.g., to load hay on the truck -- to load the truck with hay). On the other hand, the non-conversive alternations are rather peripheral; we can introduce esp. (ii) the different structural expression of a single situational participant (e.g., to climb up the hill - to climb the hill) and (iii) the structural splitting of a situational participant (e.g., theme-dictum splitting for Czech verbs of communication and mental action).
Further, we propose a formal framework that allows us to represent different types of lexicalized alternations in the valency lexicon of Czech verbs, VALLEX.

Abstract (Czech):
V této studii se zabýváme vztahy mezi užitími téhož slovesného lexému, které jsou charakterizovány změnou v přiřazení situačních participantů a povrchových syntaktických pozic; tyto vztahy označujeme jako alternace. Tato práce se soustředí na lexikalizované alternace, které jsou vyjádřeny prostředky lexikálně-sémantickými, tj. změnou lexikální jednotky slovesa. V češtině jsou lexikalizované alternace konverzní (tzv. lexikálně-sémantické konverze, např. naložit seno na vůz -- naložit vůz senem), nebo nekonerzní (tzv. různé strukturní vyjádření téhož participantu, např. vyjít na kopec -- vyjít kopec, a strukturní rozpad situačního participantu, např. rozpad tématu a dikta). V práci představujeme zachycení těchto vztahů ve valenčním lexikonu VALLEX.
The Representation of Czech Light Verb Constructions in a Valency Lexicon
Reprezentace českých konstrukcí s tzv. lehkým slovesem ve valenčním lexikonu
Year: 2013
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková

Abstract (English):
Light verb constructions (LVCs) pose a serious
challenge for both theoretical and applied
linguistics as their syntactic structures
are not solely determined by verbs
alone but also by predicative nouns. In this
contribution, we introduce an initial step to
a new formal lexicographic representation
of LVCs for the valency lexicon of Czech
verbs, VALLEX.
The main idea underlying our representation
is to decompose the information on an
LVC between (i) the verbal valency frame
and (ii) the nominal valency frame. Both
deep and surface syntactic structures of
LVCs can be easily derived from the information
given in the verbal and nominal
frames by application of formal rules
as they are introduced in this contribution.

Abstract (Czech):
Příspěvek popisuje formální lexikografickou reprezentaci konstrukcí s tzv. lehkým slovesem. Informaci o daných konstrukcí rozdělujeme mezi valenční rámec lehkého slovesa a rámec predikativního jména. Povrchově syntaktickou realizaci (včetně morfematického vyjádření) valenčních doplnění lze snadno odvodit pomocí formálních syntaktických pravidel.
Corpus Based Identification of Czech Light Verbs
Identifikace analytických predikátů v češtině na základě korpusu
Year: 2013
Authors: Václava Kettnerová, Markéta Lopatková, Eduard Bejček, Anna Vernerová, Marie Podobová

Abstract (English):
In this paper, we describe a corpus based experiment focused on the possibility of identifying Czech light verbs. The experiment had two main aims: (i) to establish the inventory of Czech light verbs entering into combinations with predicative nouns, and (ii) to verify the adopted criteria for distinguishing light usages from full usages of the given verbs. As for the inventory of light verbs, we propose and verify the hypothesis that the possibility of light usages of verbs is related to their semantic class membership rather than to their high frequency.

In the second part of the experiment, we exploited the compiled inventory of Czech verbs inclined to occur as light verbs. The criteria adopted for distinguishing light usages of a verb from its full ones were applied to selected corpus sentences with these verbs. Three annotators were asked to determine whether a verb occurrence in an extracted corpus sentence corresponds to the full or to the light usage of the given verb. The feasibility of this task has been proven by the achieved κw statistics 0.686 and by the interannotator agreement 85.3%.

As a result of this experiment, we obtained 893 verbonominal combinations of Czech light verbs and predicative nouns. These combinations will be further utilized for the lexicographic representation of these phenomena.

Abstract (Czech):
Článek popisuje experiment identifikující analytické predikáty v českém textu. Prvním cílem experimentu bylo vytvoření seznamu českých sloves, které umožňují vazbu s predikativními substantivy; druhým cílem bylo ověřit stanovená kritéria pro určení, zda je daný výskyt slovesa analytickým, či plnovýznamovým predikátem.

Tři anotátoři paralelně anotovali stejné věty s vybranými slovesy podle stanovených kritérií. Mezianotátorská shoda měřená váženou kappou dosáhla hodnoty 0,686.

Výsledkem experimentu je 893 verbonominálních kombinací českých analytických predikátů s predikativními substantivy.
A New State-of-The-Art Czech Named Entity Recognizer
Nový state-of-the-art rozpoznávač pojmenovaných entit pro češtinu
Year: 2013
Authors: Jana Straková, Milan Straka, Jan Hajič

Abstract (English):
We present a new named entity recognizer for the Czech language. It reaches 82.82 F-measure on the Czech Named Entity Corpus 1.0 and significantly outperforms previously published Czech named entity recognizers. On the English CoNLL-2003 shared task, we achieved 89.16 F-measure, reaching comparable results to the English state of the art. The recognizer is based on Maximum Entropy Markov Model and a Viterbi algorithm decodes an optimal sequence labeling using probabilities estimated by a maximum entropy classifier. The classification features utilize morphological analysis, two-stage prediction, word clustering and gazetteers.

Abstract (Czech):
Představujeme nový rozpoznávač pojmenovaných entit pro český jazyk, který dosahuje 82.82 F-measure na korpusu Czech Named Entity Corpus 1.0 a statisticky významně překonává dříve publikované české rozpoznávače pojmenovaných entit. Na anglické úloze CoNLL-2003 shared task dosahuje 89.16 F-measure. Tento výsledek je srovnatelný s anglickými současnými výsledky. Rozpoznávač je založen na maximum entropy markovském modelu a optimální sekvence pojmenovaných entit je dosaženo globálním dekódováním Viterbiho algoritmem pomocí pravděpodobností odhadnutých maximum entropy klasifikátorem. Klasifikátor využívá morfologickou analýzu, dvojúrovňovou predikci, clusterizaci slov a gazetteers.
Czech Named Entity Corpus, version 2.0
Korpus pojmenovaných entit v češtině, verze 2.0
Year: 2013
Authors: Jana Straková, Milan Straka, Magda Ševčíková, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
A new version of the Czech corpus with manually annotated named entities, classified using a rich hierarchy of types.

Abstract (Czech):
Nová verze ručně anotovaného korpusu zaměřeného na pojmenované entity.
Improvements to Syntax-based Machine Translation using Ensemble Dependency Parsers
Zlepšení strojového překladu s využitím kombinace závislostních syntaktických analyzátorů
Year: 2013
Authors: Nathan David Green, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Dependency parsers are almost ubiqui-
tously evaluated on their accuracy scores,
these scores say nothing of the complex-
ity and usefulness of the resulting struc-
tures. The structures may have more com-
plexity due to their coordination structure
or attachment rules. As dependency parses
are basic structures in which other systems
are built upon, it would seem more reason-
able to judge these parsers down the NLP
pipeline.
We show results from 7 individual parsers,
including dependency and constituent
parsers, and 3 ensemble parsing tech-
niques with their overall effect on a Ma-
chine Translation system, Treex, for En-
glish to Czech translation. We show that
parsers’ UAS scores are more correlated
to the NIST evaluation metric than to the
BLEU Metric, however we see increases
in both metrics.

Abstract (Czech):
Závislostní syntaktické analyzátor jsou většinou vyhodnocovány pomocí podílu správně zavěšených hran, to ale nevypovídá přesně o závažnosti a důsledcích jednotlivých chyb pro reálné aplikace. V tomto článku popisujeme úspěšnost sedmi analyzátorů a tří jejich kombinací z hlediska jejich vlivu na kvalitu strojového překladu využívajícího hloubkovou syntax.
WMT Dependency Annotations 0.1
Závislostní anotace textů z WMT 0.1
Year: 2013
Authors: Nathan David Green, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
WMT annotations are described in the paper Improvements to Syntax-based Machine Translation using Ensemble Dependency Parsers presented at The Second Workshop on Hybrid Approaches to Translation (HyTra) at ACL 2013. The annotations are done on the analytically layer of the Czech to English Data set from the Workshop on Machine Translation 2012 data.

 

The main purpose of this data set is to give researchers gold level dependency annotations for a data set that contains a gold level translations. This should allow researchers to analyze dependency annotations effect on machine translation.

Abstract (Czech):
Závislostní anotace anglických vět z datové sady WMT 2012 (vzniklé pro Workshop in Machine Translation) je popsána v článku Improvements to Syntax-based Machine Translation using Ensemble Dependency Parsers presented at The Second Workshop on Hybrid Approaches to Translation (HyTra) at ACL 2013. Anotace byly provedeny podle pravidel analytické roviny Pražského závislostního korpusu.
CUni Multilingual Matrix in the WMT 2013 Shared Task
Vícejazyčná matice UK ve společné úloze WMT 2013
Year: 2013
Authors: Karel Bílek, Daniel Zeman

Abstract (English):
We describe our experiments with phrase-based machine translation for the WMT 2013 Shared Task. We trained one system for 18 translation directions between English or Czech on one side and English, Czech, German, Spanish, French or Russian on the other side. We describe a set of results with different training data sizes and subsets. For the pairs containing Russian, we describe a set of independent experiments with slightly different
translation models.

Abstract (Czech):
Popisujeme naše pokusy s frázovým strojovým překladem pro společnou úlohu WMT 2013. Natrénovali jsme jeden systém pro 18 překladových směrů mezi angličtinou nebo češtinou na jedné straně a angličtinou, češtinou, němčinou, španělštinou, francouzštinou nebo ruštinou na straně druhé. Popisujeme sadu výsledků s různými velikostmi trénovacích dat. Pro páry obsahující ruštinu navíc popisujeme sadu nezávislých pokusů s lehce odlišnými překladovými modely.