ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
MRP 2020: The Second Shared Task on Cross-Framework and Cross-Lingual Meaning Representation Parsing
MRP 2020: Druhá soutěž v analýze významových reprezentací napříč formalismy a jazyky
Year: 2020
Authors: Stephan Oepen, Omri Abend, Lasha Abzianidze, Johan Bos, Jan Hajič, Daniel Hershcovich, Bin Li, Tim O'Gorman, Nianwen Xue, Daniel Zeman

Abstract (English):
The 2020 Shared Task at the Conference for Computational Language Learning (CoNLL) was devoted to Meaning Representation Parsing (MRP) across frameworks and languages. Extending a similar setup from the previous year, five distinct approaches to the representation of sentence meaning in the form of directed graphs were represented in the English training and evaluation data for the task, packaged in a uniform graph abstraction and serialization; for four of these representation frameworks, additional training and evaluation data was provided for one additional language per framework. The task received submissions from eight teams, of which two do not participate in the official ranking because they arrived after the closing deadline or made use of additional training data. All technical information regarding the task, including system submissions, official results, and links to supporting resources and software are available from the task web site at: http://mrp.nlpl.eu

Abstract (Czech):
Ročník 2020 soutěže (společné úlohy) na Konferenci o počítačovém učení jazyka (CoNLL) byl věnován generování významových reprezentací (Meaning Representation Parsing, MRP) napříč formalismy a jazyky. Podmínky soutěže byly rozšířením podobné soutěže z předcházejícího roku. Pět různých přístupů k reprezentaci větného významu v podobě orientovaných grafů bylo zastoupeno v anglických trénovacích a testovacích datech pro tuto úlohu a uloženo v jednotném formátu pro abstraktní reprezentaci a serializaci grafů. U čtyř z těchto formalismů byla k dispozici další trénovací a testovací data v jednom dalším jazyce. Soutěže se zúčastnilo osm týmů, z nichž dva nejsou zahrnuty v oficiální výsledkové listině, protože jejich řešení bylo doručeno po termínu nebo zahrnovalo přídavná trénovací data. Technické informace o soutěži, včetně zaslaných řešení, oficiálních výsledků, odkazů na podpůrné zdroje a software jsou k dispozici na webu soutěže na: http://mrp.nlpl.eu
NameTag 2
NameTag 2
Year: 2020
Authors: Jana Straková, Milan Straka

Abstract (English):
NameTag is a tool for named entity recognition (NER). NameTag identifies proper names in text and classifies them into predefined categories, such as names of persons, locations, organizations, etc.

NameTag 2 also recognizes nested named entities (nested NER) and as of 2019, it achieves state of the art in Czech, English, Dutch and Spanish and nearly state of the art in German (Straková et al. 2019).

NameTag is available as an online demo NameTag Online Demo and web service NameTag Web Service hosted by LINDAT/CLARIN.

The linguistic models are free for non-commercial use and distributed under CC BY-NC-SA license, although for some models the original data used to create the model may impose additional licensing conditions.

Abstract (Czech):
NameTag je nástroj pro rozpoznávání pojmenovaných entit. NameTag identifikuje vlastní jména v textu a klasifikuje je do definovaných kategorií, jako například jména osob, míst, organizací, apod.

NameTag 2 také rozpoznává vnořené pojmenované entity. V roce 2019 dosahuje úrovně poznání (state of the art) v češtině, angličtině, nizozemštině a španělštině; a velmi blízce také v němčině (Straková a kol., 2019).

NameTag je dostupný jako NameTag Online Demo a jako webová služba NameTag Web Service na LINDAT/CLARIN.

Modely jsou volně použitelné pro nekomerční užití a jsou distrubuovány pod licencí CC BY-NC-SA, ale některé z dat použité pro vytvoření modelů mohou vyžadovat další licenční podmínky.
Robot writes a theatre play
Robot píše divadelní hru
Year: 2020
Authors: Petr Král, Alžběta Havlová, Rudolf Rosa, Ondřej Dušek, Daniel Hrbek, Tomáš Studeník

Abstract (English):
In an interview for the Czech radio Český rozhlas, we describe how we generate a theatre play in the THEaiTRE project.

Abstract (Czech):
V rozhovoru pro český rozhlas popisujeme, jak probíhá generování divadelní hry v projektu THEaiTRE.
Efficiently Reusing Old Models Across Languages via Transfer Learning
Efektivní znovuvyužití starých modelů napříč jazyky pomocí transferového učení
Year: 2020
Authors: Tom Kocmi, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Recent progress in neural machine translation is directed towards larger neural networks trained on an increasing amount of hardware resources.
As a result, NMT models are costly to train, both financially, due to the electricity and hardware cost, and environmentally, due to the carbon footprint.
It is especially true in transfer learning for its additional cost of training
the ``parent'' model before transferring knowledge and training the desired ``child'' model.
In this paper, we propose a simple method of re-using an already trained model for different language pairs where there is no need for modifications in model architecture.
Our approach does not need a separate parent model for each investigated language pair, as it is typical in NMT transfer learning. To show the applicability of our method, we recycle a Transformer model trained by different researchers and use it to seed models for different language pairs. 
We achieve better translation quality and shorter convergence times than when training from random initialization.

Abstract (Czech):
Nedávný pokrok v neuronovém strojovém překladu směřuje k větším sítím trénovaným na stále větším množství hardwarových zdrojů.
V důsledku toho jsou modely NMT nákladné na trénování, a to jak finančně, kvůli nákladům na elektřinu a hardware, tak ekologicky, kvůli uhlíkové stopě.
Zvláště to platí v transferu znalostí při trénování modelu "rodiče" před přenesením znalostí do požadovaného modelu "dítě".
V tomto článku navrhujeme jednoduchou metodu opakovaného použití již natrénovaného modelu pro různé jazykové páry, u nichž není nutné upravovat modelovou architekturu.
Náš přístup nepotřebuje samostatný model pro každou zkoumanou dvojici jazyků, jak je to typické v rámci přenosového učení u neuronového strojového překladu. Abychom ukázali použitelnost naší metody, recyklujeme model Transformeru, který natrénovali jiní vyzkumníci a použijeme ho pro různé jazykové páry.
Naše metoda dosahuje lepší kvality překladu a kratších časů konvergence, než když trénujeme z náhodné inicializace.
Gender Coreference and Bias Evaluation at WMT 2020
Hodnocení genderové koreference a zkreslení na WMT 2020
Year: 2020
Authors: Tom Kocmi, Tomasz Limisiewicz, Gabriel Stanovsky

Abstract (English):
Gender  bias  in  machine  translation  can  manifest when choosing gender inflections based on  spurious  gender  correlations.    For  example,  always  translating  doctors  as  men  and nurses  as  women.    This  can  be  particularly harmful as models become more popular and deployed  within  commercial  systems. Our work presents the largest evidence for the phenomenon  in  more  than  19  systems  submitted to the WMT over four diverse target languages:  Czech, German, Polish, and Russian.To achieve this, we use WinoMT, a recent automatic test suite which examines gender coreference and bias when translating from English to languages with grammatical gender. We ex-tend  WinoMT  to  handle  two  new  languages tested in WMT: Polish and Czech. We find that all  systems  consistently  use  spurious  correlations  in  the  data  rather  than  meaningful  contextual information.

Abstract (Czech):
Genderová zaujatost ve strojovém překladu se může projevit při výběru genderových modulací na základě falešných genderových korelací. Například vždy překládat lékaře jako muže a sestry jako ženy. To může být obzvláště škodlivé, protože modely se stávají populárnějšími a jsou zaváděny v rámci komerčních systémů. Naše práce představuje největší důkaz tohoto jevu ve více než 19 systémech předložených WMT ve čtyřech různých cílových jazycích: češtině, němčině, polštině a ruštině.K dosažení tohoto cíle používáme WinoMT, nedávnou automatickou testovací sadu, která zkoumá genderovou korektnost a zkreslení při překladu z angličtiny do jazyků s gramatickým pohlavím. Bývalí pracovníci WinoMT se starají o dva nové jazyky testované ve WMT: polštinu a češtinu. Zjistili jsme, že všechny systémy důsledně používají nepravdivé korelace v datech spíše než smysluplné kontextové informace.
Announcing CzEng 2.0 Parallel Corpus with over 2 Gigawords
Zveřejněn paralelní korpus CzEng 2.0 s 2 miliardami slov
Year: 2020
Authors: Tom Kocmi, Martin Popel, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present a new release of the Czech-English parallel corpus CzEng 2.0 consisting of over 2 billion words (2 “gigawords”) in each language. The corpus contains document-level information and is filtered with several techniques to lower the amount of noise. In addition to the data in the previous version of CzEng, it contains new authentic and also high-quality synthetic parallel data. CzEng is freely available for research and educational purposes.

Abstract (Czech):
Představujeme nové vydání česko-anglického paralelního korpusu CzEng 2.0 sestávajícího z více než 2 miliard slov (2 „gigawordy“) v každém jazyce. Korpus obsahuje informace na úrovni dokumentu a je filtrován několika technikami pro snížení množství šumu. Kromě dat v předchozí verzi CzEngu obsahuje nová autentická a také vysoce kvalitní syntetická paralelní data. CzEng je volně dostupný pro výzkumné a vzdělávací účely.
CLARIN: Distributed Language Resources and Technology in a European Infrastructure
CLARIN: distribuovaná infrastruktura pro jazykové zdroje a technologie v Evropě
Year: 2020
Authors: Maria Eskevich, Franciska de Jong, Alexander König, Darja Fišer, Dieter Van Uytvanck, Tero Aalto, Lars Borin, Olga Gerassimenko, Jan Hajič, Henk van den Heuvel, Neeme Kahusk, Krista Liin, Martin Matthiesen, Stelios Piperidis, Kadri Vider

Abstract (English):
CLARIN is a European Research Infrastructure providing access to digital language resources and tools from across Europe and beyond to researchers in the humanities and social sciences. This paper focuses on CLARIN as a platform for the sharing of language resources. It zooms in on the service offer for the aggregation of language repositories and the value proposition for a number of communities that benefit from the enhanced visibility of their data and services as a result of integration in CLARIN. The enhanced findability of language resources is serving the social sciences and humanities (SSH) community at large and supports research communities that aim to collaborate based on virtual collections for a specific domain. The paper also addresses the wider landscape of service platforms based on language technologies which has the potential of becoming a powerful set of interoperable facilities to a variety of communities of use.

Abstract (Czech):
CLARIN je evropská výzkumná infrastruktura, která poskytuje přístup k digitálním jazykovým zdrojům a nástrojům z celé Evropy i mimo ni výzkumným pracovníkům v humanitních a sociálních vědách. Tento dokument se zaměřuje na CLARIN jako platformu pro sdílení jazykových zdrojů. Přibližuje nabídku služeb pro agregaci jazykových úložišť a návrh hodnot pro řadu komunit, které těží z větší viditelnosti svých údajů a služeb v důsledku integrace do CLARIN. Zvýšená jemnost jazykových zdrojů slouží celé komunitě společenských a humanitních věd (SSH) a podporuje výzkumné komunity, které usilují o spolupráci založenou na virtuálních sbírkách pro určitou oblast. Dokument se také zabývá širším prostředím platforem služeb založených na jazykových technologiích, které mají potenciál stát se silným souborem interoperabilních zařízení pro nejrůznější využití.
Eyes on the Parse: Using Gaze Features in Syntactic Parsing
Oči na hranách: užití rysů z eye trackeru pro syntaktický parsing
Year: 2020
Authors: Abhishek Agrawal, Rudolf Rosa

Abstract (English):
In this paper, we explore the potential benefits of leveraging eye-tracking information for dependency parsing on the English part of the Dundee corpus. To achieve this, we cast dependency parsing as a sequence labelling task and then augment the neural model for sequence labelling with eye-tracking features. We then experiment with a variety of parser setups ranging from lexicalized parsing to a delexicalized parser. Our experiments show that for a lexicalized parser, although the improvements are positive they are not significant whereas our delexicalized parser significantly outperforms the baseline we established. We also analyze the contribution of various eye-tracking features towards the different parser setups and find that eye-tracking features contain information which is complementary in nature, thus implying that augmenting the parser with various gaze features grouped together provides better performance than any individual gaze feature.

Abstract (Czech):
V této studii zkoumáme možné výhody využití informací z eye trackeru pro analýzu závislostní syntaxe na anglické části Dundee corpu. Abychom toho dosáhli, zavedeme parsing jako úlohu značkování sekvencí a pak rozšiřujeme neurální model pro značkování sekvencí o rysy z eye trackeru. Poté experimentujeme s různými nastaveními analyzátorů od lexikalizovaného parsingu po delexikalizovaný parser. Naše experimenty ukazují, že u lexikalizovaného parseru, i když jsou zlepšení pozitivní, nejsou statisticky významná, zatímco náš delexikalizovaný parser statisticky významně překonává baseline, kterou jsme stanovili. Analyzujeme také přínos různých rysů z eye trackeru k různým nastavením analyzátoru a zjišťujeme, že rysy z eye trackeru obsahují informace, které se svou povahou doplňují, což znamená, že rozšíření analyzátoru o různé rysy z eye trackeru seskupené dohromady poskytuje lepší výkon než jakýkoli jednotlivý prvek.
Predicting Typological Features in WALS using Language Embeddings and Conditional Probabilities: ÚFAL Submission to the SIGTYP 2020 Shared Task
Předpovídání typologických rysů ve WALS za použití vektorových reprezentací jazyků a podmíněných pravděpodobností: řešení ÚFALu pro sdílenou úlohu SIGTYP 2020
Year: 2020
Authors: Martin Vastl, Daniel Zeman, Rudolf Rosa

Abstract (English):
We present our submission to the SIGTYP 2020 Shared Task on the prediction of typological features. We submit a constrained system, predicting typological features only based on the WALS database. We investigate two approaches. The simpler of the two is a system based on estimating correlation of feature values within languages by computing conditional probabilities and mutual information. The second approach is to train a
neural predictor operating on precomputed language embeddings based on WALS features. Our submitted system combines the two approaches based on their self-estimated confidence scores. We reach the accuracy of 70.7% on the
test data.

Abstract (Czech):
Představujeme náš příspěvek do společné úlohy SIGTYP 2020 v předpovídání typologických rysů. Náš systém je patří do omezené části soutěže, neboť používá pouze databázi WALS. Zkoumáme dva přístupy. Jednodušší z nich je založen na odhadu korelace mezi hodnotami rysů u stejného jazyka pomocí podmíněných pravděpodobností a vzájemné informace. Druhý přístup je založen na neuronovém prediktoru, který využívá vektorovou reprezentaci jazyků předpočítanou na rysech z WALS. Ve výsledném systému oba přístupy kombinujeme s využitím jejich vlastního odhadu důvěryhodnosti předpovědi. Na testovacích datech dosahujeme úspěšnosti 70,7 %.
Deep Universal Dependencies 2.6
Deep Universal Dependencies 2.6
Year: 2020
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.
Understanding Optical Music Recognition
Jak rozumět rozpoznávání notopisu
Year: 2020
Authors: Jorge Calvo-Zaragoza, Jan Hajič, jr., Alexander Pacha

Abstract (English):
For over 50 years, researchers have been trying to teach computers to read music notation, referred to as Optical Music Recognition (OMR). However, this field is still difficult to access for new researchers, especially those without a significant musical background: Few introductory materials are available, and, furthermore, the field has struggled with defining itself and building a shared terminology. In this work, we address these shortcomings by (1) providing a robust definition of OMR and its relationship to related fields, (2) analyzing how OMR inverts the music encoding process to recover the musical notation and the musical semantics from documents, and (3) proposing a taxonomy of OMR, with most notably a novel taxonomy of applications. Additionally, we discuss how deep learning affects modern OMR research, as opposed to the traditional pipeline. Based on this work, the reader should be able to attain a basic understanding of OMR: its objectives, its inherent structure, its relationship to other fields, the state of the art, and the research opportunities it affords.

Abstract (Czech):
Více než 50 let se výzkumníci pokouší naučit počítače číst hudební notaci, kterýžto obor se nazývá rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR). Do tohoto oboru je však pro začínající výzkumníky stále obtížné proniknout, obzvlášť pokud nemají nezanedbatelné hudební znalosti: je málo materiálů do problematiky uvádějících, a navíc se sám obor průběžně nedokáže shodnout na tom, jak sebe sama definovat a jak vybudovat sdílenou terminologii. V článku se těmto nedostatkům věnujeme: (1) formulujeme robustní definici OMR a vztahů k příbuzným oborům, (2) analyzujeme, jak OMR invertuje proces zapisování hudby, aby získalo z dokumentu popis hudební notace a hudební sémantiky, a (3) předkládáme taxonomii OMR, především novou taxonomii aplikací. Dále diskutujeme, jak hluboké učení ovlivňuje současný výzkum OMR v kontrastu s předchozími přístupy. Na základě tohoto článku by měl čtenář získat základní porozumění OMR: jeho cílům, jeho vnitřní struktuře, vztahům k ostatním oborům, stavu poznání a výzkumných příležitostí, které OMR poskytuje.
"The phenomenon of repetition": Re-watching a video clip in classroom work with digital oral history
Opakované sledování videoklipu během práce s digitální orální historií ve výuce
Year: 2020
Authors: Jakub Mlynář

Abstract (English):
My paper presents an investigation of “the phenomenon of repetition” in case of re-watching a video clip. I noticed this practice in a corpus of video data recorded in a classroom setting. Students worked with an e-learning material in small groups with one computer device to their disposal, filling a paper sheet with questions. First watching (W1) of video clips was mostly sufficient, but a sequence of re-watching (W2) was occasionally inserted to deal with troubles and ambiguities. After W1, the interactional status of video clip is changed: it becomes a structured object. The clip is (re)inspected with transparent vision acquired through W1. W2 as part of the classroom activity is oriented by the question on the paper sheet, and transparent vision emerges as a novel (and temporary) interactional competence. Practices of working with video clips point to the properties of video clip as an object in interaction, and they inform us of the work involved in constituting occasioned practical objectivities.

Abstract (Czech):
Příspěvek představil zkoumání „fenoménu opakování“ na příkladu opakovaného sledování videoklipu během práce studentů s digitálním učebním materiálem v malých skupinách, kdy měli k dispozici jeden počítač a vyplňovali papírový list otázkami. První sledování (W1) videoklipů bylo většinou dostačující, ale občas byla vložena sekvence opakovaného sledování (W2), která řešila problémy a nejasnosti. Příspěvek se zabývá detailní analýzou těchto interakčních sekvencí opakovaného sledování.
Semi-supervised Induction of Morpheme Boundaries in Czech Using a Word-Formation Network
Částečně řízená detekce hranic mezi morfémy v českých slovech s využitím slovotvorné sítě
Year: 2020
Authors: Jan Bodnár, Zdeněk Žabokrtský, Magda Ševčíková

Abstract (English):
This paper deals with automatic morphological segmentation of Czech lemmas contained in the word-formation network DeriNet. Capturing derivational relations between base and derived lemmas, and segmenting lemmas into sequences of morphemes are two closely related formal models of how words come into existence. Thus we propose a novel segmentation method that benefits from the existence of the network; our solution constitutes new state-of-the-art for the Czech language.

Abstract (Czech):
Tento článek se zabývá automatickou morfologickou segmentací českých lemmat obsažených v derivační síti DeriNet. Popis derivačních vztahů mezi základními a odvozenými lemmaty, a dělení lemmat na sekvence morfémů, jsou dva blízce propojené formální modely popisující vznik slov. Proto navrhujeme novou segmentační metodu, která využívá existence derivační sítě. Naše řešení překonává dosavadní metody segmentace pro češtinu.
Next Step in Online Querying and Visualization of Word-Formation Networks
Další krok v online vyhledávání a vizualizacích slovtvorných sítí
Year: 2020
Authors: Jonáš Vidra, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
In this paper, we introduce a new and improved version of DeriSearch, a search engine and visualizer for word-formation networks.

Word-formation networks are datasets that express derivational, compounding and other word-formation relations between words. They are usually expressed as directed graphs, in which nodes correspond to words and edges to the relations between them. Some networks also add other linguistic information, such as morphological segmentation of the words or identification of the processes expressed by the relations.

Networks for morphologically rich languages with productive derivation or compounding have large connected components, which are difficult to visualize. For example, in the network for Czech, DeriNet 2.0, connected components over 500 words large contain 1/8 of the vocabulary, including its most common parts. In the network for Latin, Word Formation Latin, over 10 000 words (1/3 of the vocabulary) are in a single connected component.

With the recent release of the Universal Derivations collection of word-formation networks for several languages, there is a need for a searching and visualization tool that would allow browsing such complex data.

Abstract (Czech):
V tomto článku představujeme novou vyhlepšenou verzi vyhledávače a vizualizátoru slovotvorných sítí DeriSearch.

Slovotvorné sítě jsou datové sady zachycující derivační, kompoziční a jiné slovotvorné vztahy mezi slovy. Jsou reprezentovatelné pomocí orientovaných grafů, ve kterých uzly představují slova a orientované hrany mezi nimi vyjadřují slovotvorné vztahy. Některé sítě navíc obsahují další lingvistické anotace, například segmentaci slov na morfémy nebo identifikaci slovotvorných procesů.

Sítě pro morfologicky bohaté jazyky s produktivním odvozováním a skládáním mají velké komponenty souvislosti, které se obtížně vizualizují. Například v DeriNetu 2.0, jedné ze sítí pro češtinu, je 1/8 slovníku obsažena v komponentách souvislosti velkých přes 500 slov. V síti Word Formation Latin pro latinu je přes 10 000 slov (1/3 slovníku) v jediné komponentě.

S nedávným vydáním souboru slovotvorných sítí pro více jazyků Universal Derivations potřeba nástroje pro vyhledávání a vizualizaci takto komplexních dat dále vzrůstá.