ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Installation and user settings for Czech-English and English-Czech translation of Czech technical terms of the INSPIRE Directive and thesaurea GEMET and AgroVoc (spatial data) for exclusive use in a research project
Instalace a uživatelské nastavení pro česko-anglický a anglicko-český překlad českých odborných termínů směrnice INSPIRE a thesaurů GEMET a AgroVoc (prostorová data) pro výhradní použití ve výzkumném projektu
Year: 2017
Authors: Roman Sudarikov, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Installation and user setting for Czech-English and English-Czech translation of Czech technical terms of the INSPIRE Directive and thesauri GEMET and AgroVoc (spatial data). For the project a package containing trained Moses models and commands for translation was prepared.

Abstract (Czech):
Instalace a uživatelské nastavení odborných překladů z češtiny do angličtiny a z angličtiny do češtiny. Překládají se české odborné termíny směrnice INSPIRE a thesaury GEMET a AgroVoc (prostorová data). Pro účely projektu byl připraven balíček obsahující připravené modely v systému Moses a seznam příkazů pro provádění překladu.
Tokenizing, POS Tagging, Lemmatizing and Parsing UD 2.0 with UDPipe
Tokenizace, tagging, lemmatizace a syntaktická analýza UD 2.0 pomocí UDPipe
Year: 2017
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
We present an update to UDPipe 1.0, a trainable pipeline which performs sentence segmentation, tokenization, POS tagging, lemmatization and dependency parsing. We provide models for all 50 languages of UD 2.0, and furthermore, the pipeline can be trained easily using data in CoNLL-U format.

For the purpose of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, the updated UDPipe 1.1 was used as one of the baseline systems, finishing as the 13th system of 33 participants. A further improved UDPipe 1.2 participated in the shared task, placing as the 8th best system, while achieving low running times and moderately sized models.

The tool is available under open-source Mozilla Public Licence (MPL) and provides bindings for C++, Python (through ufal.udpipe PyPI package), Perl (through UFAL::UDPipe CPAN package), Java and C#.

Abstract (Czech):
Představujeme novou verzi UDPipe 1.0, což je trénovatelný nástroj provádějící větnou segmentaci, tokenizaci, morfologické značkování, lemmatizaci a syntaktickou analýzu. Poskytujeme modely pro všech 50 jazyků UD 2.0, a navíc lze jednoduše UDPipe natrénovat pomocí vlastních dat v CoNLL-U formátu.

Pro potřeby CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, upravená verze UDPipe 1.1 byla použita jako základový systém a umístila se na 13. místě z 33 účastníků. Nejnovější verze UDPipe 1.2, která se také účastnila, dosáhla na 8. místo, přičemž potřebuje jen malý čas na běh a středné velké modely.

Nástroj je k dispozici pod open-source licencí MPL a poskytuje rozhraní pro C++, Python (pomocí ufal.udpipe balíčku PyPI), Perl (pomocí UFAL::UDPipe balíčku CPAN), Javu a C#.
Prague at EPE 2017: The UDPipe System
Praha na EPE 2017: Systém UDPipe
Year: 2017
Authors: Milan Straka, Jana Straková, Jan Hajič

Abstract (English):
We present our contribution to The First Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation (EPE 2017). Our participant system, the UDPipe, is an open-source pipeline performing tokenization, morphological analysis, part-of-speech tagging, lemmatization and dependency parsing. It is trained in a language agnostic manner for 50 languages of the UD version 2. With a relatively limited amount of training data (200k tokens of English UD) and without any English specific tuning, the system achieves overall score 56.05, placing as the 7th participant system.

Abstract (Czech):
Představujeme náš příspěvek do First Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation (EPE 2017). Náš systém, UDPipe, je trénovatelný nástroj provádějící tokenizaci, morfologickou analýzu, morfologické značkování, lemmatizaci a syntaktickou analýzu. Je nezávislý na jazyku a k dispozici jsou modely pro všech 50 jazyků UD 2.0. Použitím relativně omezeného množství trénovacích dat (200 tisíc tokenů z anglického korpusu UD) a bez nastavení specifického pro angličtinu získal systém celkové hodnocení 56.05 a umístil se mezi soutěžícími systémy jako 7.
clarin-dspace Architecture and RDA-DFT/FAIR/OAIS
Architektura clarin-dspace a RDA-DFT/FAIR/OAIS
Year: 2017
Authors: Jozef Mišutka

Abstract (English):
Describing clarin-dspace architecture and the compliance to RDA-DFT/FAIR/OAIS.

Abstract (Czech):
Popis architektury projektu clarin-dspace a dodrziavanie standardov a doporuceni RDA-DFT/FAIR/OAIS.
The QT21 Combined Machine Translation System for English to Latvian
Společný kombinovaný systém projektu QT21 pro překlad z angličtiny do lotyšštiny
Year: 2017
Authors: Jan-Thorsten Peter, Hermann Ney, Ondřej Bojar, Ngoc-Quam Pham, Jan Niehues, Alex Waibel, Franck Burlot, François Yvon, Marcis Pinnis, Valters Sics, Joost Bastings, Miguel Rios, Wilker Aziz, Phil Williams, Frédéric Blain, Lucia Specia

Abstract (English):
This  paper  describes  the  joint  submis-
sion    of    the    QT21    projects    for    the
English
→
Latvian  translation  task  of  the
EMNLP 2017 Second Conference on Ma-
chine Translation
(WMT 2017).  The sub-
mission  is  a  system  combination  which
combines  seven  different  statistical  ma-
chine translation systems provided by the
different groups.
The  systems  are  combined  using  either
RWTH’s  system  combination  approach,
or
USFD’s
consensus-based
system-
selection approach.  The final submission
shows   an   improvement   of   0.5   B
LEU
compared  to  the  best  single  system  on
newstest2017.

Abstract (Czech):
Článek popisuje společný systém projektu QT21 pro překlad z angličtiny do lotyšštiny na druhé konferenci WMT 2017.
Constrained Deep Answer Sentence Selection
Omezené Hluboký Výběr Věty
Year: 2017
Authors: Ahmad Aghaebrahimian

Abstract (English):
We propose Constrained Deep Neural Network (CDNN) a deep neural model for answer sentence selection in the context of
Question Answering (QA) systems. To
produce the best predictions, CDNN combines neural reasoning with a kind of
symbolic constraint. It integrates pattern
matching technique into sentence vector
learning. When trained using enough samples, CDNN outperforms the other best
models for sentence selection.
We show how the use of other sources of
training can enhance the performance of
CDNN. In a well-studied dataset for answer sentence selection, our model improves the state-of-the-art significantly

Abstract (Czech):
Navrhujeme propuštěnou hlubokou neuronovou síť (CDNN) hluboký neuronový model pro výběr věty odpovědi v kontextu systémů QA (Question Answering). Pro vytvoření nejlepších předpovědí kombinuje CDNN neurální uvažování s určitým symbolickým omezením. Integruje techniku přizpůsobení vzoru do vektoru vět
učení se. Při výcviku za použití dostatečných vzorků převyšuje CDNN ostatní nejlepší modely pro výběr vět. Ukazujeme, jak se využívají další zdroje
Školení může zvýšit výkon CDNN. V dobře studovaném datovém souboru pro výběr věty odpovědi náš model výrazně zlepšuje nejmodernější technologii.
Hybrid Deep Open-Domain Question Answering
Hybridní Hluboký Otevřená Doména Otázka Odpovědět
Year: 2017
Authors: Ahmad Aghaebrahimian

Abstract (English):
In this short paper, we report a progressing work on a hybrid deep neural system for answering open-domain factoid and non-factoid questions. This system supplements knowledge graph based Question Answering with free-texts searching techniques to address the sparsity issues in knowledge graphs. We justify the efficiency of the proposed system based on the results of a pilot experiment. We also describe the settings of an on-going project in the context of this system.

Abstract (Czech):
V tomto krátkém časopise oznamujeme postupnou práci na hybridním hlubokém nervovém systému, který odpovídá na faktoidní a nepravotní otázky otevřené oblasti. Tento systém doplňuje znalostní graf založený na zodpovězení dotazu s vyhledávacími technikami pro volné texty, které řeší problematiku sparsity ve znalostních grafech. Ospravedlňujeme účinnost navrhovaného systému na základě výsledků pilotního experimentu. Rovněž popisujeme nastavení probíhajícího projektu v kontextu tohoto systému.
Quora Question Answer Dataset
Quora Otázka Odpovědět Datových sad
Year: 2017
Authors: Ahmad Aghaebrahimian

Abstract (English):
We report on a progressing work for compiling Quora question answer dataset. Quora dataset is composed of the questions which are posed in
Quora question answering site. It is the only dataset which provides answers in
sentence level and word level at the same time. Moreover, the questions in the
dataset are authentic which is much more realistic for question answering systems. We test the performance of a state-of-the-art question answering system on
the dataset and compare it with human performance to establish an upper bound
for the dataset

Abstract (Czech):
Uvádíme zprávu o pokročilejších úkolech při sestavování datových sad otázka odpovědět Quora. Datová sada Quora se skládá z otázek, které jsou položeny na stránkách Quora answering site. Je to jediná datová sada, která poskytuje odpovědi současně na úrovni vět a slov. Otázky v datové sadě jsou navíc autentické, což je mnohem realističtější pro systémy odpovědí na otázky. Testujeme výkonnost nejmodernějšího záznamníku otázek na datové množině a porovnáváme ji s lidskou výkonností, abychom vytvořili horní hranici datové sady.
CzeDLex and other Lexicons of Discourse Connectives
CzeDLex a další slovníky textových konektorů
Year: 2017
Authors: Lucie Poláková

Abstract (English):
The presentation offers an overview and comparison of present-day electronic lexicons of discourse connectives in different languages, with a special regard on the recently developed lexicon of Czech connectives – CzeDLex.

Abstract (Czech):
Prezentace nabízí přehled a srovnání současných elektronických lexikonů textových konektorů v různých jazycích se zvláštním zřetelem na nový lexikon českých konektorů - CzeDLex.
Signalling Implicit Relations: A PDTB - RST Comparison
Signály implicitních vzahů: Srovnání PDTB a RST
Year: 2017
Authors: Lucie Poláková, Jiří Mírovský, Pavlína Synková

Abstract (English):
Describing implicit phenomena in discourse is known to be a problematic task, both from the
theoretical and from the empirical perspective. The present article contributes to this topic by
a novel comparative analysis of two prominent annotation approaches to discourse (coherence)
relations that were carried out on the same texts. We compare the annotation of implicit relations in the Penn Discourse Treebank 2.0, i.e. discourse relations not signalled by an explicit discourse connective, to the recently released analysis of signals of rhetorical relations in the RST Signalling Corpus. Our data transformation allows for a simultaneous depiction and detailed study of these
two resources.

Abstract (Czech):
Článek předkládá podrobné srovnání dvou proslulých přístupů k analýze imlicitních diskurzních vztahů, Penn Discourse Treebanku a databáze Rhetorical Structure Theory Signalling Corpus.
Deep Learning in MT / NMT
Hluboké učení v (neuronovém) strojovém překladu
Year: 2017
Authors: Jindřich Helcl, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Neural machine translation (NMT) has become a widely-adopted approach to machine translation in the past few years.

In our tutorial, we will start with the introduction to the basics of the deep learning methods used in NMT, such as recurrent neural networks and their advanced variants (GRU or LSTM networks), or the algorithms for their optimization.

We introduce the NMT-specific models, such as the attention mechanism, and describe the methods used for decoding the target sentences, including model ensembling and beam search.

We will go through the recent advancements in the field and discuss their impact on the state-of-the-art methods used in this year's WMT competition (http://www.statmt.org/wmt17/).

Abstract (Czech):
Neuronový strojový překlad (NMT) se stal v posledních letech široce využívaným přístupem ke strojovému překladu.

V našem tutoriálu začneme úvodem do základů metod hloubkového učení používaných v NMT jako jsou rekurentní neuronové sítě a jejich pokročilé varianty (GRU nebo LSTM sítě) nebo algoritmy pro jejich optimalizaci.

Představujeme modely specifické pro NMT, jako je mechanizmus pozornosti, a popisujeme metody použité pro dekódování cílových vět, včetně ensemblování modelů a paprskového prohledávání.

Projdeme nedávné pokroky v této oblasti a budeme diskutovat o jejich dopadu na nejmodernější metody používané na letošní soutěži WMT (http://www.statmt.org/wmt17/).
CUNI System for the WMT17 Multimodal Translation Task
Systém Univerzity Karlovy pro úlohu multimodálního strojového překladu na WMT17
Year: 2017
Authors: Jindřich Helcl, Jindřich Libovický

Abstract (English):
In this paper, we describe our submissions to the WMT17 Multimodal
  Translation Task. For Task 1 (multimodal translation), our best scoring
  system is a purely textual neural translation  of the source image caption to
  the target language. The main feature of the system is the use of additional
  data that was acquired by selecting similar sentences from parallel corpora
  and by data synthesis with back-translation. For Task 2 (cross-lingual image
  captioning), our best submitted system generates an English caption which is
  then translated by the best system used in Task 1. We also present negative
  results, which are based on ideas that we believe have potential of making
  improvements, but did not prove to be useful in our particular setup.

Abstract (Czech):
V tomto článku popisujeme naše příspěvky do multimodální překladové úlohy na WMT17.
Pro úlohu 1 (multimodální překlad) byl nejlepším systémem čistě textový neuronový překlad titulku zdrojového obrázku do cílového jazyka.
Hlavním rysem našeho systému je využití dalších dat získaných výběrem podobných vět z paralelních korpusů a syntézou dat zpětným překladem.
Pro úlohu 2 (vícejazyčné generování popisu obrázků) náš nejlepší systém generuje anglický popis obrázku, který je poté přeložen podle nejlepšího systému používaného v úloze č. 1.
Také předkládáme negativní výsledky, které jsou založeny na myšlenkách, o kterých se domníváme, že mají potenciál překlad zlepšit, ale v našem konkrétním uspořádání 
 neprokázaly býti prospěšnými.
Neural Monkey: An Open-source Tool for Sequence Learning
Neural Monkey: Open source nástroj pro sekvenční učení
Year: 2017
Authors: Jindřich Helcl, Jindřich Libovický

Abstract (English):
In this paper, we announce development of Neural Monkey — an open-source neural machine translation (NMT) and general sequence-to-sequence learning system built over TensorFlow machine learning library.
The system provides a high-level API with support for fast prototyping of complex architectures with multiple sequence encoders and decoders. These models’ overall architecture is specified in easy-to-read configuration files. The long-term goal of Neural Monkey project is to create and maintain a growing collection of implementations of recently proposed components or methods, and therefore it is designed to be easily extensible. The trained models can be deployed either for batch data processing or as a web service. In the presented paper, we describe the design of the system and introduce the reader to running experiments using Neural Monkey.

Abstract (Czech):
V tomto článku představujeme vývoj Neural Monkey — open source nástroj pro neuronový strojový překlad a sekvenční učení obecně, který je postavený na knihovně TensorFlow. Náš nástroj poskytuje svým uživatelům vysokoúrovňové rozhraní, které umožňuje rychlé vytváření prototypů komplexních modelů s několika enkodéry a dekodéry. Architektura modelů se vytváří pomocí snadno čitelných konfiguračních souborů. Dlouhodobým cílem Neural Monkey je vytvořit a udržovat kolekci moderních metod pro sekvenční učení. Tomu odpovídá i modulární snadno rozšiřitelný design. Natrénované modely je možné použít pro dávkové zpracování dat nebo spustit jako webovou službu. V předkládaném článku popisujeme základní design nástroje a postup, jak spustit trénování jednoduchého překladače.
Neural Monkey lab
Lab o Neural Monkey
Year: 2017
Authors: Jindřich Helcl, Dušan Variš

Abstract (English):
The aim of this lab is to familiarize the users with the Neural Monkey toolkit for sequence learning experiments.

Abstract (Czech):
Účel tohoto labu je seznámit uživatele s toolkitem Neural Monkey, využívaným pro experimenty se sekvenčním učením.
Attention Strategies for Multi-Source Sequence-to-Sequence Learning
Strategie používání attention modelů ve vícezdrojovém sekvenčním učení
Year: 2017
Authors: Jindřich Libovický, Jindřich Helcl

Abstract (English):
Modeling attention in neural multi-source sequence-to-sequence learning remains a relatively unexplored area, despite its usefulness in tasks that incorporate multiple source languages or modalities. We propose two novel approaches to combine the outputs of attention mechanisms over each source sequence, flat and hierarchical. We compare the proposed methods with existing techniques and present results of systematic evaluation of those methods on the WMT16 Multimodal Translation and
Automatic Post-editing tasks. We show the proposed methods achieve competitive results on both tasks.

Abstract (Czech):
Attention modely ve vícezdrojovém neuronovém  sekvenčním učení zůstávají poměrně neprobádanou oblastí, a to navzdory jeho užitečnosti v úkolech, které které využívají více zdrojových jazyků či modalit. Navrhujeme dvě nové strategie jak kombinovat výstupy attentiion modelu z různých vstupů, plochou a hierarchickou. Navrhované metody porovnáváme se stávajícími a výsledky vyhodnocujeme na datech pro multimodální překlad a automatické post-editování překladu z WMT16. Navrhované metody dosažení konkurenceschopných výsledků na obou úlohách.
Querying Multiword Expressions Annotation with NoSke
Vyhledávání v datech s anotací víceslovných jednotek pomocí CQL
Year: 2017
Authors: Natalia Klyueva, Anna Vernerová, Behrang QasemiZadeh

Abstract (English):
This paper demonstrates one of the possible ways on how to represent and query corpora with multiword expression (MWE) annotation.
   We exploit the multilingual corpus of 18 languages created under the PARSEME project with verbal multiword expression (VMWE) annotation. VMWEs include categories such as idioms, light verb constructions, verb-particle constructions, inherently reflexive verbs, and others. The corpus was mainly used for the purposes of training predictive models, yet not much linguistic research was conducted based on this data.
We discuss how to allow linguists to query for MWEs in a simple user interface using the Corpus Query Language (CQL) within the NoSke corpus management and concordance system. 
Despite its limited abilities to represent challenging cases such as discontinuous, coordinated or embedded VMWEs, CQL can be sufficient to make basic analysis of the MWE-annotated data in corpus-based studies.

Abstract (Czech):
Článek popisuje jeden z možných způsobů, jak zobrazit a prohledávat data s anotací víceslovných jednotek. 
Využíváme mnohojazyčný korpus PARSEME s anotací verbálních víceslovných jednotek v 18 jazycích. Anotované jednotky zahrnují různé typy, jako např. idiomy, konstrukce s lehkými slovesy, inherentně reflexivní slovesa nebo konstrukce se slovesem a částicí. Korpus byl dosud využíván zejména pro trénování prediktivních modelů, ale nikoli k lingvistickému výzkumu per se.
Článek nabízí způsob, jak data zpřístupnit lingvistům skrze jednoduché vyhledávací prostředí a jazyk Corpus Query Language (CQL) známy například z často užívané platformy NoSke.
I přes omezené možnosti k zachycení komplexních jevů jakými jsou nespojité, koordinované nebo vnořené víceslovné predikáty, CQL může postačovat k základním vyhledávkám víceslovných jednotek pro korpusově založený výzkum.
Neural Networks for Multi-Word Expression Detection
Umělé neuronové sítě pro rozpoznávání víceslovných výrazů
Year: 2017
Authors: Natalia Klyueva, Antoine Doucet, Milan Straka

Abstract (English):
In this paper we describe the MUMULS system that participated to the 2017 shared task on automatic identification of verbal multiword expressions (VMWEs). The MUMULS system was implemented using a supervised approach based on recurrent neural networks using the open source library TensorFlow. The model was trained on a data set containing annotated VMWEs as well as morphological and syntactic information. The MUMULS system performed the identification of VMWEs in 15 languages, it was one of few systems that could categorize VMWEs type in nearly all languages.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje systém MUMULS, který se účastnil 2017 Shared Task on Automatic Identification of Verbal Multiword expressions (VMWEs). Systém MUMULS byl implementován přístupem učení s učitelem pomocí rekurentních neuronových sítí v open-source knihovně TensorFlow. Model byl trénován na poskytnutých datech s VMWEs a také na morfologických a syntaktických anotacích. MUMULS provádí identifikaci VMWEs v patnácti jazycích, byl to jeden z mála systémů který dokázal kategorizovat VMWEs ve skoro všech jazycích.
Denotation Extraction for Interactive Learning in Dialogue Systems
Extrakce denotací pro interaktivní učení v dialogových systémech
Year: 2017
Authors: Miroslav Vodolán, Filip Jurčíček

Abstract (English):
This paper presents a novel task using real user data obtained in human-machine conversation. The task concerns with denotation extraction from answer hints collected interactively in a dialogue. The task is motivated by the need for large amounts of training data for question answering dialogue system development, where the data is often expensive and hard to collect. Being able to collect denotation interactively and directly from users, one could improve, for example, natural understanding components online and ease the collection of the training data. This paper also presents introductory results of evaluation of several denotation extraction models including attention-based neural network approaches.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje novou úlohu na využití dat od uživatelů dialogových systémů v konverzacích člověk-stroj. Tato úloha se zaměřuje na sběr denotací extrahováním z přirozených vět získaných v průběhu dialogu. Motivace spočívá v potřebě velkého monžství trénovacích dat pro vývoj Q&A dialogových systémů, přičemž získání těchto dat je obvykle těžké a nákladné. Získávání denotací při interakcích s uživateli například umožňuje online vylepšování komponent pro porozumění přirozenému jazyku a zjednodušit sběr trénovacích dat. Tento článek také prezentuje výsledky evaluace několika přístupů k extrakci denotací zahrnující modely založené na neuronových sítích s attention architekturou.