ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Towards Finding a Research Lineage Leveraging on Identification of Significant Citations
Směrem k nalezení výzkumného původu, který by se opíral o identifikaci významných citací.
Year: 2021
Authors: Tirthankar Ghosal, Muskaan Singh

Abstract (English):
Finding the lineage of a research topic is crucial for understanding the prior state of the art and advancing scientific displacement. The deluge of scholarly articles makes it difficult to locate the most relevant prior work and causes researchers to spend a considerable amount of time building up their literature list. Citations play a significant role in discovering relevant literature. However, not all citations are created equal. A majority of the citations that a paper receives are for providing contextual, and background information to the citing papers and are not central to the theme of those papers. However, some papers are pivotal to the citing paper and inspire or stem up the research in the citing paper. Hence the nature of citation the former receives from the latter is significant. In this work in progress paper, we discuss our preliminary idea towards establishing a lineage for a given research via identifying significant citations. We hypothesize that such an automated system can facilitate relevant literature discovery and help identify knowledge flow for at least a certain category of papers. The distal goal of this work is to identify the real impact of research work or a facility beyond direct citation counts.

Abstract (Czech):
Nalezení rodokmenu výzkumného tématu je klíčové pro pochopení předchozího stavu umění a postupujícího vědeckého posunu. Záplava odborných článků ztěžuje vyhledávání nejvýznamnějších předchozích prací a způsobuje, že výzkumníci tráví značné množství času sestavováním seznamu literatury. Citace hrají významnou roli při objevování relevantní literatury. Nicméně ne všechny citace jsou vytvořeny stejně. Většina citací, které redakce obdrží, slouží k poskytování kontextuálních a podkladových informací citujícím listinám a nejsou ústředním tématem těchto listin. Některé práce jsou však pro citující noviny stěžejní a inspirují nebo brzdí výzkum v citujících novinách. Z toho vyplývá, že podstata citace, kterou prvně jmenovaný obdrží od druhého, je významná. V tomto rozpracovaném dokumentu diskutujeme o naší předběžné myšlence vytvořit rodokmen pro daný výzkum prostřednictvím identifikace významných citací. Předpokládáme, že takový automatizovaný systém může usnadnit vyhledávání příslušné literatury a pomoci identifikovat tok znalostí alespoň pro určitou kategorii papírů. Distálním cílem této práce je zjistit skutečný dopad výzkumné práce nebo zařízení mimo přímá citační čísla.
Report on the SIGDial 2021 Special Session on Summarization of Dialogues and Multi-Party Meetings (SummDial)
Zpráva o zvláštním zasedání SIGDial 2021 o sumarizaci dialogů a vícestranných setkáních (SummDial)
Year: 2021
Authors: Tirthankar Ghosal, Muskaan Singh, Anna Nedoluzhko, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The SummDial special session on summarization of dialogues and multi-party meetings was held virtually within the SIGDial 2021 conference on July 29, 2021. SummDial @ SIGDial 2021 aimed to bring together the speech, dialogue, and summarization communities to foster cross-pollination of ideas and fuel the discussions/collaborations to attempt this crucial and timely problem. When the pandemic has restricted most of our in-person interactions, the current scenario has forced people to go virtual, resulting in an information overload from frequent dialogues and meetings in the virtual environment. Summarization could help reduce the cognitive burden on the participants; however, multi-party speech summarization comes with its own set of challenges. The SummDial special session aimed to leverage the community intelligence to find effective solutions while also brainstorming the future of AI interventions in meetings and dialogues. We report the findings of the special session in this article. We organized the SummDial special session under the aegis of the EU-funded H2020 European Live Translator (ELITR) project.

Abstract (Czech):
Speciální zasedání SummDial o sumarizaci dialogů a setkání více stran se konalo prakticky v rámci konference SIGDial 2021 dne 29. července 2021. SummDial @ SIGDial 2021 si kladl za cíl spojit komunity zabývající se řečí, dialogem a sumarizací, aby se podpořilo vzájemné opylování myšlenek a podpořily diskuse/spolupráce při pokusu o tento zásadní a aktuální problém. Když pandemie omezila většinu našich osobních interakcí, současný scénář donutil lidi přejít na virtuální, což vyústilo v zahlcení informacemi z častých dialogů a setkání ve virtuálním prostředí. Shrnutí by mohlo pomoci snížit kognitivní zátěž účastníků, nicméně sumarizace projevů více stran přináší vlastní soubor výzev. Speciální zasedání SummDial si kladlo za cíl využít komunitní zpravodajství k nalezení efektivních řešení a zároveň brainstorming o budoucnosti intervencí umělé inteligence na zasedáních a dialozích. O výsledcích zvláštního zasedání informujeme v tomto článku. Speciální sekci SummDial jsme uspořádali pod záštitou projektu H2020 European Live Translator (ELITR) financovaného EU.
D3.9 Report on Ontology and Vocabulary Collection and Publication
D3.9 Zpráva o shromažďování a zveřejňování ontologií a slovníků
Year: 2021
Authors: Francesca Frontini, Federica Gamba, Monica Monachini, Daan Broeder, Kea Tijdens, Irena Vipavc Brvar

Abstract (English):
The deliverable presents three detailed case studies for each of the main topical areas of SSHOC Task 3.1 “Multilingual Terminologies'' aiming to investigate NLP and MT approaches  in  view  of  providing resources  and  tools  to  foster  multilingual  access  to  SSH  content  across  different  languages  and improve  discovery  by  non-native  speakers.  A  set  of  multilingual  metadata  concepts,  multilingual vocabularies  and  automatically  extracted  multilingual  terminologies  has  been  delivered  as  freely, openly available data, fully corresponding to the FAIR  principles promoted within the EOSC, findable through the VLO and other CLARIN and SSHOC services.

Abstract (Czech):
Tento výstup představuje tři podrobné případové studie pro každou z hlavních tematických oblastí úkolu SSHOC 3.1 "Vícejazyčné terminologie", jejichž cílem je prozkoumat přístupy NLP a MT s ohledem na poskytování zdrojů a nástrojů pro podporu vícejazyčného přístupu k obsahu SSH v různých jazycích a zlepšení vyhledávání pro nerodilé mluvčí.  Soubor vícejazyčných metadatových konceptů, vícejazyčných slovníků a automaticky extrahovaných vícejazyčných terminologií byl dodán jako volně dostupná data, plně odpovídající zásadám FAIR prosazovaným v rámci EOSC, která lze nalézt prostřednictvím VLO a dalších služeb CLARIN a SSHOC.
Synthesizing Training Data for Handwritten Music Recognition
Syntetizování trénovacích dat pro rozpoznávání ručně psaných notopisů
Year: 2021
Authors: Jiří Mayer, Pavel Pecina

Abstract (English):
Handwritten music recognition is a challenging task that could be of great use if mastered, e.g., to improve the accessibility of archival manuscripts or to ease music composition. Many modern machine learning techniques, however, cannot be easily applied to this task because of the limited availability of high-quality training data. Annotating such data manually is expensive and thus not feasible at the necessary scale. This problem has already been tackled in other fields by training on automatically generated synthetic data. We bring this approach to handwritten music recognition and present a method to generate synthetic handwritten music images (limited to monophonic scores) and
show that training on such data leads to state-of-the-art results.

Abstract (Czech):
Rozpoznávání ručně psané hudby je náročná úloha, které může vést ke zlepšení dostupnosti archivních rukopisů nebo usnadnění hudební kompozice. Moderních metody strojového učení však nelze na tuto úlohu snadno aplikovat kvůli omezené dostupnosti kvalitních trénovacích dat. Ruční anotace takových dat je drahá, a proto není v potřebném měřítku proveditelná. Tento problém již byl v jiných oblastech vyřešen trénováním  na automaticky generovaných syntetických datech. V tomto článku používáme stejný přístup k rozpoznávání ručně psané hudby a představujeme metodu generování syntetických snímků ručně psaných hudebních zápisů a ukazujeme, že trénování na těchto datech vede k výborným výsledkům.
What the fake? Probing misinformation detection standing on the shoulder of novelty and emotion
Co je to za padělek? Zkoumání detekce dezinformací stojící na rameni novosti a emocí
Year: 2021
Authors: Rina Kumari, Nischal Ashok, Tirthankar Ghosal, Asif Ekbal

Abstract (English):
One of the most time-critical challenges for the Natural Language Processing (NLP) community is to combat the spread of fake news and misinformation. Existing approaches for misinformation detection use neural network models, statistical methods, linguistic traits, fact-checking strategies, etc. However, the menace of fake news seems to grow more vigorous with the advent of humongous and unusually creative language models. Relevant literature reveals that one major characteristic of the virality of fake news is the presence of an element of surprise in the story, which attracts immediate attention and invokes strong emotional stimulus in the reader. In this work, we leverage this idea and propose textual novelty detection and emotion prediction as the two tasks relating to automatic misinformation detection. We re-purpose textual entailment for novelty detection and use the models trained on large-scale datasets of entailment and emotion to classify fake information. Our results correlate with the idea as we achieve state-of-the-art (SOTA) performance (7.92%, 1.54%, 17.31% and 8.13% improvement in terms of accuracy) on four large-scale misinformation datasets. We hope that our current probe will motivate the community to explore further research on misinformation detection along this line. The source code is available at the GitHub.2

Abstract (Czech):
Jednou z časově nejkritičtějších výzev pro komunitu zpracování přirozeného jazyka (NLP) je boj proti šíření falešných zpráv a dezinformací. Stávající přístupy k odhalování dezinformací využívají modely neurální sítě, statistické metody, jazykové znaky, strategie ověřování faktů atd. Zdá se však, že hrozba falešných zpráv s příchodem humorných a neobvykle kreativních jazykových modelů sílí. Z příslušné literatury vyplývá, že jedním z hlavních rysů virality falešných zpráv je přítomnost momentu překvapení v příběhu, který přitahuje okamžitou pozornost a vyvolává ve čtenáři silné emocionální podněty. Při této práci tuto myšlenku zužitkujeme a navrhujeme jako dva úkoly související s automatickou detekcí dezinformací detekci textových novinek a předvídání emocí. Pro detekci novot používáme znovu účelové textové obnosy a k třídění falešných informací využíváme modely trénované na rozsáhlých datových souborech obnosů a emocí. Naše výsledky korelují s myšlenkou, protože dosahujeme nejmodernějších výsledků (SOTA) ve čtyřech rozsáhlých souborech dezinformačních dat (7,92%, 1,54%, 17,31% a 8,13% zlepšení z hlediska přesnosti). Doufáme, že naše současná sonda bude motivovat komunitu k dalšímu výzkumu odhalování dezinformací v tomto směru. Zdrojový kód je dostupný na GitHub.2
Working Group 1 (What counts as a word?) in Timothy Baldwin, William Croft, Joakim Nivre, and Agata Savary (eds.): Universals of Linguistic Idiosyncrasy in Multilingual Computational Linguistics (Report from Dagstuhl Seminar 21351)
Pracovní skupina 1 (Co se počítá jako slovo?) v Timothy Baldwin, William Croft, Joakim Nivre, and Agata Savary (eds.): Univerzálie jazykových zvláštností v mnohojazyčné počítačové lingvistice (Zpráva z Dagstuhlského semináře 21351)
Year: 2021
Authors: Francis Tyers, Ekaterina Vylomova, Daniel Zeman, Tim Zingler

Abstract (English):
Computational linguistics builds models that can usefully process and produce language and that can increase our understanding of linguistic phenomena. From the computational perspective, language data are particularly challenging notably due to their variable degree of idiosyncrasy (unexpected properties shared by few peer objects), and the pervasiveness of non-compositional phenomena such as multiword expressions (whose meaning cannot be straightforwardly deduced from the meanings of their components, e.g. red tape, by and large, to pay a visit and to pull one’s leg) and constructions (conventional associations of forms and meanings). Additionally, if models and methods are to be consistent and valid across languages, they have to face specificities inherent either to particular languages, or to various linguistic traditions.
These challenges were addressed by the Dagstuhl Seminar 21351 entitled "Universals of Linguistic Idiosyncrasy in Multilingual Computational Linguistics", which took place on 30-31 August 2021. Its main goal was to create synergies between three distinct though partly overlapping communities: experts in typology, in cross-lingual morphosyntactic annotation and in multiword expressions. This report documents the program and the outcomes of the seminar. We present the executive summary of the event, reports from the 3 Working Groups and abstracts of individual talks and open problems presented by the participants.

Abstract (Czech):
Počítačová lingvistika vytváří modely, které jsou užitečné při zpracování a generování jazyka a které mohou zlepšit naše porozumění jazykovým jevům. Z pohledu počítačového zpracování představují jazyková data výzvu hlavně kvůli jejich různému stupni idiosynkrazie (nečekané vlastnosti, které má jen několik podobných objektů) a kvůli všudypřítomným nekompozicionálním jevům, jako jsou víceslovné výrazy (jejichž význam nelze jednoduše odvodit z významů jednotlivých částí, např. angl. red tape, by and large, to pay a visit a to pull one’s leg).
MiRANews: Dataset and Benchmarks for Multi-Resource-Assisted News Summarization
MiRANews: Datová sada a benchmarky pro sumarizaci zpráv asistovanou více zdroji
Year: 2021
Authors: Xinnuo Xu, Ondřej Dušek, Shashi Narayan, Verena Rieser, Ioannis Konstas

Abstract (English):
One of the most challenging aspects of current single-document news summarization is that the summary often contains `extrinsic hallucinations', i.e., facts that are not present in the source document, which are often derived via world knowledge. This causes summarisation systems to act more like open-ended language models tending to hallucinate facts that are erroneous. In this paper, we mitigate this problem with the help of multiple supplementary resource documents assisting the task. We present a new dataset MiRANews and benchmark existing summarisation models.  In contrast to multi-document summarization, which addresses multiple events from several source documents, we still aim at generating a summary for a single document. We show via data analysis that it's not only the models which are to blame: more than 27% of facts mentioned in the gold summaries of MiRANews are better grounded on assisting documents than in the main source articles. An error analysis of generated summaries from pretrained models fine-tuned on MiRANews reveals that this has an even bigger effects on models: assisted summarisation reduces 55% of  hallucinations when compared to single-document summarisation models trained on the main article only.

Abstract (Czech):
Jedním z nejobtížnějších aspektů současné sumarizace zpráv z jednoho dokumentu je to, že souhrn často obsahuje "extrinsické halucinace", tj. fakta, která nejsou obsažena ve zdrojovém dokumentu a která jsou často odvozena prostřednictvím znalosti světa. To způsobuje, že se sumarizační systémy chovají spíše jako otevřené jazykové modely se sklonem k halucinacím faktů, které jsou chybné. V tomto článku tento problém zmírňujeme pomocí doplňkových zdrojových dokumentů, které pomáhají při řešení úlohy. Představujeme novou datovou sadu MiRANews a srovnáváme stávající sumarizační modely.  Na rozdíl od vícedokumentové sumarizace, která se zabývá více událostmi z několika zdrojových dokumentů, se stále zaměřujeme na generování souhrnu pro jeden dokument. Pomocí analýzy dat ukazujeme, že na vině nejsou jen modely: více než 27 % faktů uvedených ve zlatých souhrnech MiRANews je lépe podloženo v pomocných dokumentech než v hlavních zdrojových článcích. Analýza chyb vygenerovaných souhrnů z předtrénovaných modelů dotrénovaných na MiRANews ukazuje, že to má na modely ještě větší vliv: asistovaná sumarizace snižuje počet halucinací o 55 % ve srovnání s modely pro sumarizaci jednotlivých dokumentů trénovanými pouze na hlavním článku.
AggGen: Ordering and Aggregating while Generating
AggGen: řazení a agregace během generování
Year: 2021
Authors: Xinnuo Xu, Ondřej Dušek, Verena Rieser, Ioannis Konstas

Abstract (English):
We present AggGen (pronounced ‘again’) a data-to-text model which re-introduces two explicit sentence planning stages into neural data-to-text systems: input ordering and input aggregation. In contrast to previous work using sentence planning, our model is still end-to-end: AggGen performs sentence planning at the same time as generating text by learning latent alignments (via semantic facts) between input representation and target text. Experiments on the WebNLG and E2E challenge data show that by using fact-based alignments our approach is more interpretable, expressive, robust to noise, and easier to control, while retaining the advantages of end-to-end systems in terms of fluency. Our code is available at https://github.com/XinnuoXu/AggGen.

Abstract (Czech):
Představujeme model AggGen (vyslovuje se "again"), který do neuronových systémů pro převod dat na text znovu zavádí dvě explicitní fáze plánování vět: řazení a agregaci vstupů. Na rozdíl od předchozích prací využívajících plánování vět je náš model stále end-to-end: AggGen provádí plánování vět současně s generováním textu tím, že se učí latentní zarovnání (prostřednictvím sémantických faktů) mezi vstupní reprezentací a cílovým textem. Experimenty na datech ze soutěží WebNLG a E2E ukazují, že díky použití zarovnání na základě faktů je náš přístup interpretovatelnější, expresivnější, odolnější vůči šumu a snadněji kontrolovatelný, přičemž si zachovává výhody end-to-end systémů z hlediska plynulosti. Náš kód je k dispozici na adrese https://github.com/XinnuoXu/AggGen.
INNOVATORS at SemEval-2021 Task-11: A Dependency Parsing and BERT-based model for Extracting Contribution Knowledge from Scientific Papers
INNOVATOŘI v SemEval-2021 Úkol-11: Model založený na analýze závislosti a BERT pro získávání poznatků o příspěvku z vědeckých dokumentů
Year: 2021
Authors: Hardik Arora, Tirthankar Ghosal, Sandeep Kumar, Suraj Singh Patwal, Phil Gooch

Abstract (English):
In this work, we describe our system submission to the SemEval 2021 Task 11: NLP Contribution Graph Challenge. We attempt all the three sub-tasks in the challenge and report our results. Subtask 1 aims to identify the contributing sentences in a given publication. Subtask 2 follows from Subtask 1 to extract the scientific term and predicate phrases from the identified contributing sentences. The final Subtask 3 entails extracting triples (subject, predicate, object) from the phrases and categorizing them under one or more defined information units. With the NLPContributionGraph Shared Task, the organizers formalized the building of a scholarly contributions-focused graph over NLP scholarly articles as an automated task. Our approaches include a BERT-based classification model for identifying the contributing sentences in a research publication, a rule-based dependency parsing for phrase extraction, followed by a CNN-based model for information units classification, and a set of rules for triples extraction. The quantitative results show that we obtain the 5th, 5th, and 7th rank respectively in three evaluation phases. We make our codes available at https://github.com/HardikArora17/SemEval-2021-INNOVATORS.

Abstract (Czech):
V této práci popisujeme naše systémové předkládání úkolu SemEval 2021 11: NLP Contribution Graph Challenge. Vyzkoušíme všechny tři dílčí úkoly výzvy a podáme zprávu o výsledcích. Cílem dílčího úkolu 1 je identifikovat přispívající věty v dané publikaci. Dílčí úkol č. 2 vyplývá z dílčího úkolu č. 1, jehož cílem je vyjmout vědecký termín a predikovat věty z označených přispívajících vět. Závěrečný dílčí úkol 3 spočívá ve vyjmutí trojic (předmět, predikát, objekt) z frází a jejich kategorizaci do jedné nebo více definovaných informačních jednotek. Sdíleným úkolem NLPContributionGraph organizátoři formalizovali vytvoření odborně zaměřeného grafu nad odbornými články NLP jako automatizovaný úkol. Mezi naše přístupy patří klasifikační model založený na BERT pro identifikaci přispívajících vět ve výzkumné publikaci, analýza závislosti založená na pravidlech pro extrakci frází, následovaná modelem podle CNN pro klasifikaci informačních jednotek a soubor pravidel pro extrakci trojice. Kvantitativní výsledky ukazují, že pátou, pátou a sedmou příčku získáváme ve třech fázích hodnocení. Naše kódy jsou dostupné na https://github.com/HardikArora17/SemEval-2021-INNOVATORS.
NLPHut’s Participation at WAT2021
Účast NLPHut na konferenci WAT2021
Year: 2021
Authors: Shantipriya Parida,  Subhadarshi Panda, Ketan Kotwal, Amulya Ratna Dash, Satya Ranjan Dash, Yashvardhan Sharma, Petr Motlíček, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This paper provides the description of
shared tasks to the WAT 2021 by our
team “NLPHut”. We have participated
in the English→Hindi Multimodal translation task, English→Malayalam Multimodal translation task, and Indic Multilingual translation task. We have used
the state-of-the-art Transformer model
with language tags in different settings
for the translation task and proposed a
novel “region-specific” caption generation
approach using a combination of image
CNN and LSTM for the Hindi and Malayalam image captioning. Our submission
tops in English→Malayalam Multimodal
translation task (text-only translation, and
Malayalam caption), and ranks secondbest in English→Hindi Multimodal translation task (text-only translation, and Hindi
caption). Our submissions have also performed well in the Indic Multilingual translation tasks.

Abstract (Czech):
Tento článek obsahuje popis sdílených úloh na WAT 2021 podle našeho tým "NLPHut". Zúčastnili jsme se úlohy multimodálního překladu angličtina→hindština, úlohy multimodálního překladu angličtina→malajština a úlohy vícejazyčného překladu z indických jazyků. Použili jsme nejmodernější model Transformeru
s jazykovými značkami v různých nastaveních
pro překladatelskou úlohu a navrhli jsme
nové "regionálně specifické" generování titulků využívající kombinaci obrazových
CNN a LSTM pro hindštinu a malajalamštinu. Náš příspěvek v angličtině→malajálamštině Multimodální
překladatelské úlohy (překlad pouze textu a titulků) a na druhém místě v úloze multimodálního překladu angličtina→hindština (překlad pouze textu a titulků). Naše příspěvky si vedly dobře také v indických vícejazyčných překladových úlohách.
The Translator in the 21st Century (panel discussion)
Překladatel v 21. století (panelová diskuse)
Year: 2021
Authors: Věra Kloudová

Abstract (English):
Presentation of the technological possibilities of the translator in the 21st century and projects dedicated to research and evaluation of machine translation at ÚFAL.

Abstract (Czech):
Představení technologických možností překladatele ve 21. století a projektů věnujících se výzkumu a hodnocení strojového překladu na ÚFAL.
Machine translation: a jerk, or a bastard?
Strojový překlad: pašák, nebo prevít?
Year: 2021
Authors: Věra Kloudová

Abstract (English):
The lecture focused on the differences between machine and human translation - can we tell at a glance what is translated by a human and what by a machine? Is there only one correct translation? How is the quality of a translation assessed?

Abstract (Czech):
Přednáška se zaměřovala na rozdíly mezi strojovým a lidským překladem – poznáme na první pohled, co přeložil člověk a co stroj? Existuje jen jeden správný překlad? Jak se hodnotí kvalita překladu?