ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
CUNI Neural ASR with Phoneme-Level Intermediate Step for Non-Native SLT at IWSLT 2020
Neuronové ASR Univerzity Karlovy s přechodným překladem do fonemů jako systém pro úlohu překladu řeči nerodilých mluvčích na IWSLT 2020
Year: 2020
Authors: Peter Polák, Sangeet Sagar, Dominik Macháček, Ondřej Bojar

Abstract (English):
In this paper, we present our submission to
the Non-Native Speech Translation Task for
IWSLT 2020. Our main contribution is a proposed speech recognition pipeline that consists of an acoustic model and a phoneme-to grapheme model. As an intermediate representation, we utilize phonemes. We demonstrate that the proposed pipeline surpasses
commercially used automatic speech recognition (ASR) and submit it into the ASR track.
We complement this ASR with off-the-shelf
MT systems to take part also in the speech
translation track.

Abstract (Czech):
Strojový překlad z angličtiny:

V tomto dokumentu předkládáme naše podání k úkolu překládat nenarozené projevy pro IWSLT 2020. Naším hlavním příspěvkem je navržený systém rozpoznávání řeči, který se skládá z akustického modelu a modelu foném-tographeme. Jako mezičlánek používáme telefony. Dokazujeme, že navrhovaný ropovod překonává komerčně využívané automatické rozpoznávání řeči (ASR) a zavádí jej na dráhu ASR. Doplňujeme toto ASR o běžně dostupné systémy MT, abychom se zapojili také do skladby pro překlad řeči.
Factors influencing implicit discourse relations in Czech
Faktory ovlivňující implicitní diskurzní vztahy v češtině
Year: 2020
Authors: Šárka Zikánová

Abstract (English):
The lecture deals with the relation of implicit discourse relations and other factors, such as their frequency, specificity of their semantics, and features signalling the meaning of implicit discourse relation (confrontation: word order, long and short forms of pronouns, accent; concession: intonation).

Abstract (Czech):
Přednáška pojednává o vztahu implicitnosti diskurzních vztahů a dalších faktorů, jako je jejich frekvence, specifičnost jejich sémantiky, a o  signálech spoluvytvářejících význam implicitního diskurzního vztahu (konfrontace: slovosled, dlouhé a krátké tvary zájmen, přízvuk; přípustka: intonace).
Large Corpus of Czech Parliament Plenary Hearings
Velký korpus plenárních jednání parlamentu
Year: 2020
Authors: Jonáš Kratochvíl, Peter Polák, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present a large corpus of Czech parliament plenary sessions. The corpus consists of approximately 1200 hours of speech data and corresponding text transcriptions. The whole corpus has been segmented to short audio segments making it suitable for both training and evaluation of automatic speech recognition (ASR) systems. The source language of the corpus is Czech, which makes it a valuable resource for future research as only a few public datasets are available in the Czech language. We complement the data release with experiments of two baseline ASR systems trained on the presented data: the more traditional approach implemented in the Kaldi ASRtoolkit which combines hidden Markov models and deep neural networks (NN) and a modern ASR architecture implemented in Jaspertoolkit which uses deep NNs in an end-to-end fashion.

Abstract (Czech):
Představujeme velký soubor plenárních zasedání českého parlamentu. Korpus se skládá z přibližně 1200 hodin řečových dat a odpovídajících textových přepisů. Celý korpus byl segmentován na krátké zvukové segmenty, takže je vhodný jak pro trénink, tak pro hodnocení systémů automatického rozpoznávání řeči (ASR). Zdrojovým jazykem korpusu je čeština, což z něj činí cenný zdroj pro budoucí výzkum, protože v českém jazyce je k dispozici pouze několik veřejných datových souborů. Vydání dat doplňujeme experimenty dvou základních systémů ASR trénovaných na prezentovaných datech: tradičnější přístup implementovaný v Kaldi ASR toolkit, který kombinuje skryté Markovovy modely a hluboké neurální sítě (NN), a moderní ASR architekturu implementovanou v Jasper toolkit, který využívá NN v podobě end-to-end.
Compiling and annotating a learner corpus for a morphologically rich language – CzeSL, a corpus of non-native Czech
Kompilace a anotace žákovského korpusu jazyka s bohatou morfologií - CzeSL, korpus nerodilých mluvčích češtiny
Year: 2020
Authors: Alexandr Rosen, Jirka Hana, Barbora Hladká, Tomáš Jelínek, Svatava Škodová, Barbora Štindlová

Abstract (English):
Learner corpora, linguistic collections documenting a language as used by learners, provide an important empirical foundation for language acquisition research and teaching practice. This book presents CzeSL, a corpus of non-native Czech, against the background of theoretical and practical issues in the current learner corpus research.

Languages with rich morphology and relatively free word order, including Czech, are particularly challenging for the analysis of learner language. The authors address both the complexity of learner error annotation, describing three complementary annotation schemes, and the complexity of description of non-native Czech in terms of standard linguistic categories.

The book discusses in detail practical aspects of the corpus creation: the process of collection and annotation itself, the supporting tools, the resulting data, their formats and search platforms.
The chapter on use cases exemplifies the usefulness of learner corpora for teaching, language acquisition research, and computational linguistics. Any researcher developing learner corpora will surely appreciate the concluding chapter listing lessons learned and pitfalls to avoid.

Abstract (Czech):
Žákovské korpusy, čili korpusy, které dokumentují jazyk tak, jak jej používají nerodilí mluvčí, poskytují důležité informace pro výzkum osvojování jazyka i pedagogickou praxi. Tato monografie představuje CzeSL – korpus češtiny nerodilých mluvčích, a to na pozadí teoretických a praktických otázek současného výzkumu v oboru žákovských korpusů.

Jazyky s bohatou morfologií a volným slovosledem, včetně češtiny, jsou pro analýzu osvojovaného jazyka obzvláště náročné. Autoři se zabývají složitostí chybové anotace a popisují tři vzájemně se doplňující anotační schémata. Věnují se také popisu nerodilé češtiny z hlediska standardních jazykových kategorií.

Kniha podrobně rozebírá praktické aspekty tvorby korpusu: proces sběru a anotace, potřebné nástroje, výsledná data, jejich formáty a vyhledávací rozhraní. Kapitola o aplikacích korpusu ilustruje jeho užitečnost pro výuku, výzkum akvizice i počítačovou lingvistiku. Každý, kdo se zabývá tvorbou žákovských korpusů, jistě ocení závěrečnou kapitolu, shrnující úskalí, kterým je třeba se vyhnout.
On dictionary treatment of words with a significant pragmatic meaning component (based on ethnographic and anthropological terms)
K možnostem zachycení pragmatické složky významu v jednojazyčném výkladovém slovníku (na příkladu hesel z oblasti etnografie a antropologie)
Year: 2020
Authors: Barbora Štěpánková

Abstract (English):
The paper deals with the possibilities of the dictionary treatment of words whose meanings include a significant pragmatic component. Firstly, the formal lexicographical tools for their treatment are outlined, including (style) labels, glosses, and usage notes. Furthermore, the paper concentrates in detail on words referring to the ethnic and racial identity of people, representing the type of words whose meanings include a significant pragmatic component. The issues connected with their use and their dictionary treatment are analysed, e.g. shifts in their meaning and perception, complicated and unclear terminology, and the difficulty of capturing particular connotations. The analyses are illustrated using examples from the Czech National Corpus and from dictionaries of contemporary Czech, and selected dictionaries of Slovak and English. The paper also introduces and explains some decisions made by the authors of Akademický slovník současné češtiny (Academic Dictionary of Con­temporary Czech) related to the treatment of the words under scrutiny. In addition, examples of sev­eral dictionary entries or proposals thereof, accompanied by the author’s comments, are attached.

Abstract (Czech):
V článku se zabýváme možnostmi zpracování výrazů s výraznou pragmatickou složkou významu v jednojazyčném výkladovém slovníku. Nejprve obecněji nastiňujeme formální lexikografické nástroje pro zpracování takových slov, jako je využití kvalifikátorů, komentářů a usage notes. Dále se konkrétněji zaměřujeme na výrazy vyjadřující etnickou a rasovou příslušnost lidí, které reprezentují jeden z typů s výraznou pragmatickou složkou významu. Široce přitom analyzujeme problematiku těchto výrazů, která se projevuje např. v posunech vnímání významů výrazů z této oblasti, v komplikované či nejasné terminologii, v obtížné zachytitelnosti některých konotací apod. Rozbory dokládáme na příkladech z Českého národního korpusu a ze stávajících slovníků, především českých (včetně vznikajícího ASSČ), ale i některých slovenských a anglických. V příloze pak uvádíme příklady zpracování několika vybraných slovníkových hesel.
The MorfFlex Dictionary of Czech as a Source of Linguistic Data
Slovník MorfFlex jako zdroj lingvistickcýh dat
Year: 2020
Authors: Barbora Štěpánková, Marie Mikulová, Jan Hajič

Abstract (English):
In this paper we describe MorfFlex, the Morphological Dictionary of Czech, as an invaluable resource for exploring the formal behavior of words. We demonstrate that MorfFlex provides valuable and rich data allowing to elaborate on various morphological issues in depth, which is also connected with the fact that the MorfFlex dictionary includes words throughout the whole vocabulary, including non-standard units, proper nouns, abbreviations, etc. Moreover, in comparison with typical monolingual dictionaries of Czech, MorfFlex also captures non-standard wordforms, which is very important for Czech as a language with a rich inflection. In the paper we also demonstrate how particular information on lemmas and wordforms (e.g. variants, homonymy, style information) is marked and structured. The dictionary is provided as a digital open access source available to all scholars via the LINDAT/CLARIAH-CZ language resource repository. It is available in an electronic format, and also in a more human-readable, browsable and partly searchable form.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku popisujeme MorfFlex, Morfologický slovník češtiny, jako cenný zdroj pro zkoumání formálního chování slov. Ukazujeme, že MorfFlex poskytuje bohatá na korpusu založená data umožňující podrobně zkoumat různé morfologické jevy. MorfFlex obsahuje slova z celé slovní zásoby, včetně nestandardních jednotek, vlastních jmen, zkratek atd. Navíc ve srovnání s typickými monolingválními slovníky češtiny MorfFlex zachycuje i nestandardní varianty, což je pro češtinu jako jazyk s bohatou flexí velmi důležité.
UDPipe 2
UDPipe 2
Year: 2020
Authors: Milan Straka

Abstract (English):
UDPipe 2 is an pipeline for tokenization, tagging, lemmatization and dependency parsing of CoNLL-U files. Trained models are provided for nearly all UD treebanks and achieve performance competitive with state-of-the-art.

UDPipe 2 is a free software under Mozilla Public License 2.0 and 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):
UDPipe 2 je nástroj pro tokenizaci, tagging, lemmatizaci a závislostní parsing CoNLL-U souborů.  Předtrénované jazykové modely jsou k dispozici pro téměř všechny UD korpusy a dosahují úspěšnosti srovnatelné s nejlepšími známými výsledky.

UDPipe 2 je svobodný software licencovaný pod Mozilla Public License 2.0 a jazykové modely jsou k dispozici pro nekomerční použití pod licencí CC BY-NC-SA, nicméně původní data použitá k vytvoření modelů mohou v některých případech ukládat další licenční omezení.
UDPipe at EvaLatin 2020: Contextualized Embeddings and Treebank Embeddings
UDPipe na EvaLatin 2020: Kontextualizované embeddingy a embeddingy korpusů
Year: 2020
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
We present our contribution to the EvaLatin shared task, which is the first evaluation campaign devoted to the evaluation of NLP tools for Latin. We submitted a system based on UDPipe 2.0, one of the winners of the CoNLL 2018 Shared Task, The 2018 Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation and SIGMORPHON 2019 Shared Task. Our system places first by a wide margin both in lemmatization and POS tagging in the open modality, where additional supervised data is allowed, in which case we utilize all Universal Dependency Latin treebanks. In the closed modality, where only the EvaLatin training data is allowed, our system achieves the best performance in lemmatization and in classical subtask of POS tagging, while reaching second place in cross-genre and cross-time settings. In the ablation experiments, we also evaluate the influence of BERT and XLM-RoBERTa contextualized embeddings, and the treebank encodings of the different flavors of Latin treebanks.

Abstract (Czech):
Představujeme náš příspěvek k shared tasku EvaLatin, což je první hodnotící kampaň věnovaná hodnocení nástrojů zpracování přirozeného textu pro latinu. Předložili jsme systém založený na UDPipe 2, jednom z vítězů soutěže CoNLL 2018 Shared Task, dále The 2018 Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation a také SIGMORPHON 2019 Shared Task. Náš systém získal s velkým náskokem první místo jak v lemmatizaci tak v značkování v režimu otevřené modality, kde jsou povoleny další trénovací data, v kterémžto případě využíváme všechny latinské korpusy Universal Dependencies. V režimu uzavřené modality, kdy jsou povoleny pouze EvaLatin trénovací data, dosahuje náš systém nejlepších výsledků v lemmatizaci a značkování klasických textů a zároveň dosahuje druhého místa v nastavení napříč žánry a napříč časem. V ablačních experimentech hodnotíme vliv BERT a XLM-RoBERTa kontextualizovaných embeddingů a také kódování různých druhů latinských korpusů.
Universal Derivations v1.0
Universal Derivations v1.0
Year: 2020
Authors: Lukáš Kyjánek, Zdeněk Žabokrtský, Jonáš Vidra, Magda Ševčíková

Abstract (English):
Universal Derivations (UDer) is a collection of harmonized lexical networks capturing word-formation, especially derivational relations, in a cross-linguistically consistent annotation scheme for many languages. The annotation scheme is based on a rooted tree data structure, in which nodes correspond to lexemes, while edges represent derivational relations or compounding. The current version of the UDer collection contains twenty-seven harmonized resources covering twenty different languages.

Abstract (Czech):
Universal Derivations (UDer) je kolekce harmonizovaných lexikalních sítí zachycujících slovotvorné, zvl. derivační vztahy jednotlivých jazyků v témže anotačním schématu. Základní datovou strukturou tohoto anotačního schématu jsou zakořeněné stromy, ve kterých uzly odpovídají lexémům a hrany reprezentují derivační, příp. kompozitní vztahy. Stávající verze UDer v0.1 obsahuje 27 harmonizovaných zdrojů pokrývajících 20 různých jazyků.
Universal Derivations 1.0, A Growing Collection of Harmonised Word-Formation Resources
Universal Derivations 1.0, Rostoucí kolekce harmonizovaných zdrojů slovotvorby
Year: 2020
Authors: Lukáš Kyjánek, Zdeněk Žabokrtský, Magda Ševčíková, Jonáš Vidra

Abstract (English):
The paper deals with harmonisation of existing data resources containing word-formation features by converting them into a common file format and partially aligning their annotation schemas. We summarise (dis)similarities between the resources and describe individual steps of the harmonisation procedure, including manual annotations and application of Machine Learning techniques. The resulting 'Universal Derivations 1.0' collection contains  27 harmonised resources covering 20 languages. It is publicly  available  in the LINDAT/CLARIAH CZ repository and can be queried via the DeriSearch tool.

Abstract (Czech):
Článek se zabývá harmonizací existujících datových zdrojů zachycujících slovotvorbu různých jazyků, konkrétně převodem originálně zachycených slovotvorných příznaků do stejného souborového formátu a zčásti též do téhož anotačního schématu. Shrnuty jsou rozdíly i podobnosti mezi harmonizovanými zdroji. Popsány jsou jednotlivé kroky prezentované harmonizační procedury, jež zahrnuje manuální anotace i aplikaci technik z oblasti strojového učení. Výsledká kolekce 'Universal Derivations 1.0' obsahuje 27 harmonizovaných datových zdrojů, které dohromady pokrývají 20 různých jazyků. Kolekce je volně dostupná v repozitáři LINDAT/CLARIAH CZ a data jednotlivých zdrojů lze též dotazovat pomocí nástroje DeriSearch.
Estimating POS Annotation Consistency of Different Treebanks in a Language
Odhad konzistence anotace slovních druhů v různých treebancích jednoho jazyka
Year: 2020
Authors: Akshay Aggarwal, Daniel Zeman

Abstract (English):
We introduce a new symmetric metric (called θpos) that utilises the non-symmetric KLcpos3 metric (Rosa and Žabokrtský, 2015) to allow us to compare the annotation consistency between different annotated treebanks of a given language, when annotated under the same guidelines. We can set a threshold for this new metric so that a pair of treebanks can be considered harmonious in their annotation consistency if θpos surpasses the threshold. For the calculation of the threshold, we estimate the effects of (i) the size variation, and (ii) the genre variation in the considered pair of treebanks. The estimations are based on data from treebanks of distinct language families, making the threshold less dependent on the properties of individual languages. We demonstrate the utility of the proposed metric by listing the treebanks in Universal Dependencies version 2.5 (UDv2.5) (Zeman et al., 2019) data that are annotated consistently with other treebanks of the same language. However, the metric could be used to assess inter-treebank annotation consistency under other (non-UD) annotation guidelines as well.

Abstract (Czech):
Zavádíme novou symetrickou míru (zvanou θpos), která využívá asymetrickou míru KLcpos3 (Rosa a Žabokrtský, 2015), abychom porovnali konzistenci anotace mezi různými anotovanými treebanky téhož jazyka, jestliže jsou anotované podle téhož anotačního schématu. Pro tuto míru můžeme nastavit práh a říct, že dva treebanky lze považovat za harmonické, pokud jde o jejich anotaci, jestliže θpos nepřekročí daný práh. Při stanovování prahové hodnoty posuzujeme vliv (i) různých velikostí dat a (ii) různého žánrového složení dat. Naše odhady vycházejí z dat z různých jazykových rodin, takže práh není tolik závislý na vlastnostech jednotlivých jazyků. Užití navržené míry demonstrujeme na treebancích z vydání 2.5 Universal Dependencies (Zeman et al., 2019): tam, kde je více než jeden treebank pro daný jazyk, uvádíme míru konzistence pro každý pár treebanků. Navržená míra může být nicméně využita pro vyhodnocení konzistence i v jiných anotačních schématech než Universal Dependencies.
R.U.R. in the times of artificial intelligence: A theatre play on the occasion of 100 years of the Čapek's work is being written by a robot from Matfyz
R.U.R. v dobách umělé inteligence: Divadelní hru k 100 letům Čapkova díla píše robot z Matfyzu
Year: 2020
Authors: Karolína Houžvičková Šolcová, Rudolf Rosa, Daniel Hrbek

Abstract (English):
Rudolf Rosa of Charles University's Faculty of Mathematics and Physics has been appearing under the nickname R.U.R. since high school, and as it happens, he has become involved in a perhaps slightly crazy idea of, at the occasion of the 100-year anniversary of the introduction of the play R.U.R. by Karel Čapek, in which the word "robot" was first mentioned, staging a theatrical performance written by an artificial intelligence. Read an interview about how Matfyz enthusiasts have teamed up with actors from the Švanda Theatre to create a new world-class unique.

Abstract (Czech):
Rudolf Rosa z Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy už od střední školy vystupuje pod nickem R.U.R. a shodou okolností se mu do rukou dostal možná trochu bláznivý nápad zinscenovat ke stoletému výročí uvedení stejnojmenné hry od Karla Čapka, v níž poprvé zaznělo slovo „robot”, divadelní představení, jejímž autorem bude umělá inteligence. Přečtěte si rozhovor o tom, jak se nadšenci z Matfyzu spojili s herci ze Švandova divadla, aby vytvořili nový světový unikát.
Artificial Intelligence to Write a Theatre Play
Umělá inteligence píše divadelní hru
Year: 2020
Authors: Karolína Houžvičková Šolcová, Rudolf Rosa, Daniel Hrbek

Abstract (English):
Originally, the Czech word "robot" will celebrate one hundred years since entering our dictionary in January next year. Chapek's R.U.R. drama was the first play on this very subject. But what would it be like if, on the other hand, the robots wrote a play about man, perhaps directly about Karel Čapek? With the current state of knowledge, practically anything can be ventured. Artificial intelligence will increasingly become a normal part of our lives, and theatre can be one of the experimental spaces.

Abstract (Czech):
Původně české slovo „robot“ oslaví v lednu příštího roku sto let od vstupu do našeho slovníku. Čapkovo drama R.U.R. bylo první hrou právě o tomto tématu. Jaké by to ale bylo, kdyby naopak roboti napsali hru o člověku, možná přímo o Karlu Čapkovi? Se současným stavem poznání si už lze troufnout prakticky na cokoliv. Umělá inteligence se bude čím dál víc stávat běžnou součástí našich životů a divadlo může být jedním z experimentálních prostorů.
Malach User Interface 1.0
Uživatelské rozhraní CVHM
Year: 2020
Authors: Jiří Kocián, Pavel Obdržálek

Abstract (English):
The Malach User Interface created for the needs of the Malach Center for Visual History makes several large collections and databases of oral history sources available for the research of 20th century history, with special attention to the issue of the Holocaust History.

Abstract (Czech):
Uživatelské rozhraní vytvářené pro potřeby Centra vizuální historie Malach zpřístupňuje několik velkých kolekcí a databází orálně historických pramenů k výzkumu dějin 20. století, se zvláštním zřetelem na problematiku holokaustu.
Syntax Representation in Word Embeddings and Neural Networks – A Survey
Reprezentace syntaxe ve vkládání slov a neuronových sítích - průzkum
Year: 2020
Authors: Tomasz Limisiewicz, David Mareček

Abstract (English):
Neural networks trained on natural language processing tasks capture syntax even though it is not provided as a supervision signal. This indicates that syntactic analysis is essential to the understating of language in artificial intelligence systems. This overview paper covers approaches of evaluating the amount of syntactic information included in the representations of words for different neural network architectures. We mainly summarize research on English monolingual data on language modeling tasks and multilingual data for neural machine translation systems and multilingual language models. We describe which pre-trained models and representations of language are best suited for transfer to syntactic tasks.

Abstract (Czech):
Neurální sítě trénované na zpracování přirozeného jazyka zachycují syntaxi, i když není poskytována jako signál dohledu. To naznačuje, že syntaktická analýza je nezbytná pro podcenění jazyka v systémech umělé inteligence. Tento přehledný dokument se zabývá přístupy k hodnocení množství syntaktických informací obsažených v reprezentacích slov pro různé architektury neuronových sítí. Shrnujeme především výzkum anglických jednojazyčných dat o úkolech jazykového modelování a vícejazyčných dat pro systémy neurálního strojového překladu a vícejazyčné jazykové modely. Popisujeme, které předcvičené modely a znázornění jazyka jsou nejvhodnější pro přenos do syntaktických úloh.