ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
The WMT’18 Morpheval test suites for English-Czech, English-German, English-Finnish and Turkish-English
Testovací sady Morpeval pro WMT18 a jazykové páry angličtina-čeština, angličtina-němčina, angličtina-finština
Year: 2018
Authors: Franck Burlot, Yves Scherrer, Vinit Ravishankar, Ondřej Bojar, Stig-Arne Grönroos, Maarit Koponen, Tommi Nieminem, François Yvon

Abstract (English):
Progress in the quality of machine translation
output calls for new automatic evaluation pro-
cedures  and  metrics.    In  this  paper,  we  ex-
tend  the  Morpheval  protocol  introduced  by
Burlot  and  Yvon  (2017)  for  the  English-to-
Czech  and  English-to-Latvian  translation  di-
rections to three additional language pairs, and
report its use to analyze the results of WMT
2018’s  participants  for  these  language  pairs.
Considering  additional,  typologically  varied
source  and  target  languages  also  enables  us
to  draw  some  generalizations  regarding  this
morphology-oriented evaluation procedure.

Abstract (Czech):
Pokrok v kvalitě strojového překladu si žádá nové metody a metriky automatického vyhodnocování. V tomto příspěvku rozšiřujeme testovací sadu pro morfologické rysy (Burlot a Zvon, 2017) o další jazykové páry.
Challenges in Converting the Index Thomisticus Treebank into Universal Dependencies
Výzvy při převodu korpusu Index Thomisticus do Universal Dependencies
Year: 2018
Authors: Flavio Massimiliano Cecchini, Marco Passarotti, Paola Marongiu, Daniel Zeman

Abstract (English):
This paper describes the changes applied to the original process used to convert the Index Thomisticus Treebank, a corpus including texts in Medieval Latin by Thomas Aquinas, into the annotation style of Universal Dependencies. The changes are made both to harmonise the Universal Dependencies version of the Index Thomisticus Treebank with the two other available Latin treebanks and to fix errors and inconsistencies resulting from the original process. The paper details the treatment of different issues in PoS tagging, lemmatisation and assignment of dependency relations. Finally, it assesses the quality of the new conversion process by providing an evaluation against a gold standard.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje změny v proceduře, která se používá při převodu závislostního korpusu Index Thomisticus do anotačního stylu Universal Dependencies. Index Thomisticus je korpus středověkých latinských textů od Tomáše Akvinského.
A Case for Instrinsic Evaluation of Optical Music Recognition
Za intrinsní evaluaci rozpoznávání notopisu
Year: 2018
Authors: Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
Evaluating Optical Music Recognition (OMR) has
long been an acknowledged sore spot of the field. This short
position paper attempts to bring some clarity to what are actually
open problems in OMR evaluation: a closer look reveals that the
main problem is finding an edit distance between some practical
representations of music scores. While estimating these editing
costs in the transcription use-case of OMR is difficult, I argue
that the problems with modeling the subsequent editing workflow
can be de-coupled from general OMR system development using
an intrinsic evaluation approach, and sketch out how to do this.

Abstract (Czech):
Evaluace rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR) je dlouholetým trnem v patě oboru. Tento krátký position paper se pokouší vyjasnit, co přesně jsou překážky ve vyhodnocování OMR: detailnější pohled ukazuje, že hlavním problémem je nalézt způsob, jak vypočítat editační vzdálenost mezi prakticky použitelnými reprezentacemi notopisu.  Odhadovat tyto "ceny úprav" pro aplikaci OMR pro přímočarou digitalizaci not je obtížné, tvrdím však, že problémy s modelováním dalších faktorů ovlivňující náročnost lidského post-editování výstupu OMR je možné separovat od vyhodnocování sytémů OMR během jejich vývoje, pokud se použije intrinsní evaluace místo evaluace motivované aplikací, a načrtávám způsob, jak takovou evaluaci udělat.
Optical Music Recognition for Dummies
Rozpoznávání notopisu pro začátečníky
Year: 2018
Authors: Jan Hajič, jr., Alexander Pacha, Jorge Calvo-Zaragoza

Abstract (English):
Optical Music Recognition (OMR) is a field of research that investigates how to computationally decode music notation in documents. As most musical compositions in the Western tradition have been written rather than recorded, bringing this music into the digital domain can significantly diversify the sources for MIR, digital musicology, and more broadly lower the costs of introducing previously unheard works to audiences worldwide. While OMR has been regarded as a largely unsolved problem, this situation has recently shifted: new large-scale datasets and tools have been released, methods based on deep learning are successfully dealing with musical symbol detection and partial end-to-end recognition, and applications of OMR such as retrieval have started migrating from article introductions to the Results sections. Our tutorial will present this new and rather exciting state of the art in OMR. We will demonstrate recent methods and results, introduce the audience to the tools and datasets used to achieve them, and showcase the opportunities for using OMR. Finally, we will introduce the current challenges in OMR. After the tutorial, the participants should be familiar with state-of-the-art OMR research, and should be able to start using existing tools to integrate OMR into their own work, whether in MIR or (digital) musicology. For those interested in working on OMR themselves, the tutorial should provide a head start.

Abstract (Czech):
Rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR) je oblast výzkumu zaměřená na automatické dekódování hudební notace z dokumentů. Vzhledem k tomu, že většina hudebních skladeb v západní tradici existuje pouze v psané podobě, zapojení této modality do digitální domény může podstatně diversifikovat zdroje pro digitální muzikologii, hudební informatiku, aj. Doposud bylo OMR považováno za převážně nevyřešený problém, avšak tato situace se v posledních letech začla měnit: byly vydány rozsáhlé datové sady, metody založené na strojovém učení překonávají dříve nepřekonatelné překážky, a aplikace OMR migrují z motivačních úvodů jednotlivých článků spíše do sekcí Výsledky. Náš tutoriál prezentuje tento nový stav poznání: metody, výsledky, nástroje, a datasety. Po tutoriálu budou účastníci obeznámeni se stavem rozpoznávání notopisu, a měli by být schopní pomocí existujících nástrojů začít OMR integrovat do své práce, ať už hudebně-informatické či muzikologické; pro účastníky, kteří mají zájem na OMR přímo pracovat, pak tutoriál představuje efektivní úvod do problematiky.
How current optical music recognition systems are becoming useful for digital libraries
Jak se systémy rozpoznávání notopisu stávají užitečnější pro digitální knihovny
Year: 2018
Authors: Jan Hajič, jr., Marta Kolárová, Alexander Pacha, Jorge Calvo-Zaragoza

Abstract (English):
Optical Music Recognition (OMR) promises to make large collections of sheet music searchable by their musical content. It would open up novel ways of accessing the vast amount of written music that has never been recorded before. For a long time, OMR was not living up to that promise, as its performance was simply not good enough, especially on handwritten music or under non-ideal image conditions. However, OMR has recently seen a number of improvements, mainly due to the advances in machine learning. In this work, we take an OMR system based on the traditional pipeline and an end-to-end system, which represent the current state of the art, and illustrate in proof-of-concept experiments their applicability in retrieval settings. We also provide an example of a musicological study that can be replicated with OMR outputs at much lower costs. Taken together, this indicates that in some settings, current OMR can be used as a general tool for enriching digital libraries.

Abstract (Czech):
Rozpoznávání notopisu (optical music recognition, OMR) slibuje, že díky němu půjde prohledávat hudební "full-text" v rozsáhlých notových archivech. Otevřel by se tak nový způsob přístupu k obrovskému množství hudby, která byla napsána, avšak ne nahrána. OMR však toto už slibuje dlouho a povětšinou bezvýsledně: jeho výsledky nejsou dostatečně dobré, především pro hudební rukopisy či pro nedokonalé scany. V poslední době se však OMR zlepšilo, především díky pokrokům ve strojovém učení. V tomto příspěvku vezmeme OMR systém založený na tradičním několikakrokovém postupu a druhý systém založený na učení end-to-end, a ilustrujeme jejich možnosti v jednoduchých, prototypických vyhledávacích aplikacích. Na příkladu také ukazujeme, jak použití OMR může výrazně snížit náklady na studie kvantitativní muzikologie. Dohromady tyto výsledky interpretujeme tak, že v určitých úlohách již lze současné technologie OMR nasadit jako obecný nástroj pro obohacování digitálních knihoven.
Towards Full-Pipeline Handwritten OMR with Musical Symbol Detection by U-Nets
Směrem k úplnému rozpoznávání rukopisné notace s detekcí notačních objeků pomocí architektury U-Net
Year: 2018
Authors: Jan Hajič, jr., Matthias Dorfer, Gerhard Widmer, Pavel Pecina

Abstract (English):
Detecting music notation symbols is the most immediate unsolved  subproblem  in  Optical  Music  Recognition  for musical manuscripts.  We show that a U-Net architecture for semantic segmentation combined with a trivial detector  already  establishes  a  high  baseline  for  this  task,  and we  propose  tricks  that  further  improve  detection  performance: training against convex hulls of symbol masks, and multichannel output models that enable feature sharing for semantically related symbols. The latter is helpful especially for clefs, which have severe impacts on the overall OMR result. We then integrate the networks into an OMR pipeline by applying a subsequent notation assembly stage, establishing a new baseline result for pitch inference in handwritten music at an f-score of 0.81.  Given the automatically inferred pitches we run retrieval experiments on handwritten scores, providing first empirical evidence that utilizing the powerful image processing models brings content-based search in large musical manuscript archives within reach.

Abstract (Czech):
Detekce notačních symbolů je nejpalčivější otevřený podproblém v rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR). Ukazujeme, že architektura U-Net pro sémantickou segmentaci spolu s triviálním detektorem představuje silnou baseline, a navrhujeme několik triků, které výsledky ještě zlepšují: trénování proti konvexním obalům notačních objektů, a vícekanálové výstupy které umožňují sdílet parametry sítě pro několik sémanticky příbuzných tříd objektů. Oba triky přináší výrazné zlepšení v detekci klíčů, což má zásadní následky pro výsledky OMR. Následně začleníme U-Nety do kompletního rozpoznávacího systému: přidáme model doplňující vztahy mezi rozpoznanými symboly, a dosáhneme tak výsledného f-score 0.81 pro extrakci výšek zapsaných tónů. Nad takto automaticky extrahovanými tóny provedeme pokusy pro vyhledávání rukopisných kopií stejné hudby, které přináší první empirické indikace, že využívání mocných modelů hlubokého učení pro OMR skutečně dle očekávání přibližuje full-textové vyhledávání ve velkých sbírkách hudebních rukopisů na dosah.
Are BLEU and Meaning Representation in Opposition?
Odporují si BLEU a reprezentace významu?
Year: 2018
Authors: Ondřej Cífka, Ondřej Bojar

Abstract (English):
One of possible ways of obtaining continuous-space
sentence representations is by
training neural machine translation (NMT)
systems. The recent attention mechanism
however removes the single point in the
neural network from which the source sentence
representation can be extracted. We
propose several variations of the attentive
NMT architecture bringing this meeting
point back. Empirical evaluation suggests
that the better the translation quality, the
worse the learned sentence representations
serve in a wide range of classification and
similarity tasks.

Abstract (Czech):
Neuronový strojový překlad lze použít jako jedno z metod pro získání spojité větné reprezentace. V příspěvku ukazujeme, že pro takto získané reprezentace kvalita překladu negativně koreluje s kvalitou zachycení významu.
Czech Legal Text Treebank 2.0
Český korpus právních textů 2.0
Year: 2018
Authors: Vincent Kríž, Barbora Hladká

Abstract (English):
The Czech Legal Text Treebank 2.0 (CLTT 2.0) contains texts that come from the legal domain and are manually syntactically annotated. The syntactic annotation in CLTT 2.0 is more elaborate than in CLTT 1.0.  In addition, CLTT 2.0 contains two new annotation layers, namely the layer of entities and the layer of semantic entity relations. In total, CLTT 2.0 consists of two legal documents, 1,121 sentences and 40,950 tokens.

Abstract (Czech):
Český korpus právních textů 2.0 (CLTT 2.0) obsahuje texty z legislativní domény, které jsou manuálně syntakticky anotovány. Nová verze korpusu obsahuje vylepšenou syntaktickou anotaci a dvě nové vrstvy anotací - anotaci jmenných entit a sémantických vztahů. Celkově korpus obsahuje 2 právní dokumenty, 1121 vět a 40950 tokenů.
Phonetic Transcription by Untrained Annotators
Fonetická transkripce od netrénovaných anotátorů
Year: 2018
Authors: Oldřich Krůza

Abstract (English):
The paper presents an application for lay, untrained users to generate high-quality, aligned phonetic transcription of speech. The application has been in use for several years and has served to transcribe over 600 thousand word forms over two versions of a web interface. We present measures for compensating the lack of expert training.

Abstract (Czech):
Článek prezentuje aplikaci pro laické, netrénované uživatele, která slouži pro generování kvalitních zarovnaných fonetických přepisů mluveného slova. Aplikace se již několik let používá a přepsalo se jí přes 600 tisíc slovních forem napříč dvěma verzemi webového rozhraní. Představujeme opatření pro kompenzaci nedostatku odborného tréninku.
Second-Generation Web Interface to Correcting ASR Output
Webové rozhraní druhé generace pro opravování výstupu rozpoznávání řeči
Year: 2018
Authors: Oldřich Krůza, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
This paper presents a next-generation web application that enables users to contribute corrections to automatically acquired transcription of long speech recordings. We describe differences from similar settings, compare our solution with others and reflect on the development from the now 6 years old work we build upon in the light of the progress made, lessons learned and the new technologies available in the browser.

Abstract (Czech):
Článek prezentuje webovou aplikaci nové generace, která umožňuje uživatelům přispívat opravami automaticky získaného přepisu dlouhých záznamů mluveného slova. Popisujeme rozdíly od podobných případů, porovnáváme svoje řešení s ostatními a pozastavujeme se nad vývojem oproti nyní 6 let staré aplikaci, z níž vycházíme, ve světle učiněného pokroku, získaného poučení a v prohlížeči nově dostupných technologií.
Enriched Discourse Annotation of PDiT Subset 1.0 (PDiT-EDA 1.0)
Enriched Discourse Annotation of PDiT Subset 1.0 (PDiT-EDA 1.0)
Year: 2018
Authors: Šárka Zikánová, Pavlína Synková, Jiří Mírovský

Abstract (English):
Enriched discourse annotation of a subset of the Prague Discourse Treebank, adding implicit relations, entity based relations, question-answer relations and other types of discourse structuring relations.

Abstract (Czech):
Rozšířená anotace diskurzu v části Pražského diskurzního korpusu, přidávající implicitní vztahy, vztahy založené na koreferenci, vztahy mezi otázkou a odpovědí a další typy vztahů strukturujících výpověď.
A pilot study on underspecified discourse connectives in the TED Talk parallel corpus
Pilotní studie o subspecifrikovaných konektorech v paralelním korpusu TED talks
Year: 2018
Authors: Šárka Zikánová, Ágnes Abuczki, Nijolė Burkšaitienė, Ludivine Crible, Péter Furkó, Anna Nedoluzhko, Giedre Valunaite Oleskeviciene

Abstract (English):
The presentation describes general results of comparison how underspecified discourse connectives are used in English, Czech, Hungarian, French and Lithuanian, based on the texts of TED talks.

Abstract (Czech):
Přednáška představuje hlavní výsledky srovnávací analýzy věnované vágním diskurzním konektorům v angličtině, češtině, maďarštině, francouzštině a litevštině. Analýza je založena na textech z TED talks.
Discourse Connectives in Czech: From Centre to Periphery
Diskurzní konektory v češtině: Od centra k periferii
Year: 2018
Authors: Magdaléna Rysová

Abstract (English):
In the monograph, we examine primary and secondary discourse connectives in Czech. The analysis is carried out on the data of the Prague Discourse Treebank 2.0 (PDiT). The results of the research are presented in four parts. The first one focuses on delimitation and characteristics of discourse connectives in Czech, the second one describes annotation of connectives in the PDiT and demonstrates its evaluation, the third one presents results of this annotation, and the fourth one discusses linguistic principles and tendencies in using discourse connectives.

Abstract (Czech):
V knize představujeme výzkum primárních a sekundárních diskurzních konektorů v češtině, provedený na datech Pražského diskurzního korpusu 2.0 (PDiT). Výsledky výzkumu jsou rozděleny do čtyř částí. První část přináší vymezení a charakteristiku diskurzních konektorů v češtině, druhá popisuje anotaci konektorů v PDiT. Ve třetí části jsou představeny výsledky diskurzní anotace PDiT a ve čtvrté obecné principy a tendence v užívání diskurzní konektorů v komunikaci.
Primary and secondary discourse connectives: Constraints and preferences
Primární a sekundární diskurzní konektory: tendence v užívání
Year: 2018
Authors: Magdaléna Rysová, Kateřina Rysová

Abstract (English):
In this paper, we explore the linguistic factors that influence an author's choice of discourse connectives in the production of a coherent text. We focus on the competition between so-called primary connectives (grammaticalized and mostly one-word expressions such as therefore) and secondary connectives (not yet fully grammaticalized compositional discourse phrases such as for this reason). We attempt to describe the linguistic constraints on and preferences in connective selection. The analysis is based on manually annotated data from the Prague Discourse Treebank 2.0 (PDiT), which contains almost 50000 sentences from Czech newspaper texts. We demonstrate that discourse connectives are used in accordance with the economy principle in language, i.e. authors aim to achieve the maximal result with minimal effort. They most frequently choose short and semantically more generalized primary connectives. However, in cases where the discourse relations can be misunderstood, authors prefer more complex and specific structures.

Abstract (Czech):
Článek se zabývá jazykovými faktory, které ovlivňují výběr diskurzních konektorů při tvorbě koherentního textu. Zaměřuje se na konkurenci tzv. primárních konektorů (gramatikalizovaných a většinou jednoslovných výrazů typu „protože“) a sekundárních konektorů (dosud ne plně gramatikalizovaných výrazů typu „z tohoto důvodu“). Analýza vychází z dat Pražského diskurzního korpusu 2.0 (Prague Discourse Treebank, PDiT), který obsahuje téměř 50 000 vět z českých novinových textů. Ukazuje se, že užívání diskurzních konektorů ovlivňuje tzv. jazyková ekonomie, tj. autoři textu usilují o dosažení maximálního výsledku s vynaložením minimálního úsilí. Nejčastěji proto volí krátké a sémanticky obecnější primární konektory. Naopak v případech, kdy by diskurzní vztahy mohly být interpretovány nesprávně, upřednostňují autoři složitější a specifické konektivní struktury.
Practicing Students‘ Writing Skills through eLearning: Automated Evaluation of Text Coherence in Czech
Písemné dovednosti studentů a e-learning: automatické hodnocení koherence textu v češtině
Year: 2018
Authors: Magdaléna Rysová, Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Michal Novák

Abstract (English):
The paper presents possibilities of improving students’ writing skills through e-learning. It addresses the topic of automated evaluation of surface text coherence and introduces improvements of a system solving this task for Czech. With the implementation of new morpho-syntactic features, the system works with the reliability of 0.63 macro-average F-score. Except for the overall mark for coherence, the system newly provides also a detailed feedback for users. The user (student) learns stronger and weaker aspects of his or her text in the following language fields: spelling, vocabulary, morphology, syntax, and discourse (in terms of coreference and discourse relations). The student (a learner of Czech) is thus given a detailed evaluation of his or her text, which is available online and gives thus space for practicing writing skills easily through e-learning.

Abstract (Czech):
Článek představuje možnosti, jak zlepšovat dovednosti studentů psát koherentní text pomocí e-learningových metod. Zaměřuje se na téma automatického hodnocení povrchové koherence textu a představuje zlepšení softwaru, který toto hodnocení provádí pro texty v češtině.
Describing CzeDLex – a Lexicon of Czech Discourse Connectives
Popis CzeDLexu – slovníku českých diskurzních konektorů
Year: 2018
Authors: Magdaléna Rysová, Lucie Poláková, Jiří Mírovský, Pavlína Synková

Abstract (English):
We introduce a pilot version of CzeDLex, a Lexicon of Czech Discourse Connectives. Currently, CzeDLex contains 205 lemmas of connectives coming from the annotation of the Prague Discourse Treebank 2.0 (PDiT). At this stage, 19 lemmas have been fully manually processed, which covers more than two thirds of all discourse relations annotated in the PDiT.

Abstract (Czech):
Představujeme pilotní verzi CzeDLexu, slovníku českých diskurzních konektorů. Ve své aktuální verzi CzeDLex obsahuje 205 lemmat konektorů, získaných z anotací Pražského diskurzního korpusu 2.0 (PDiT). 19 lemmat bylo plně ručně zpracováno, což zahrnuje více než dvě třetiny všech diskurzních vztahů anotovaných v PDiT.