ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Natural Language Processing In Healthcare, A Special Focus on Low Resource Languages
Zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnicví, Cílený pohled na málo pokryté jazyky
Year: 2022
Authors: Satya Ranjan Dash, Shantipriya Parida, Esau Villatoro Tello, Biswaranjan Acharya, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Natural Language Processing In Healthcare: A Special Focus on Low Resource Languages covers the theoretical and practical aspects as well as ethical and social implications of NLP in healthcare. It showcases the latest research and developments contributing to the rising awareness and importance of maintaining linguistic diversity. The book goes on to present current advances and scenarios based on solutions in healthcare and low resource languages and identifies the major challenges and opportunities that will impact NLP in clinical practice and health studies.

Abstract (Czech):
Soubor kapitol shrnujících čerstvé poznatky z uplatňování metod zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví zvláště s ohledem na jazyky s nedostatečnými jazykovými daty.
Defending Compositionality in Emergent Languages
Obhajoba kompozicionality v jazykových hrách
Year: 2022
Authors: Michal Auersperger, Pavel Pecina

Abstract (English):
Compositionality has traditionally been understood as a major factor in productivity of language and, more broadly, human cognition. Yet, recently, some research started to question its status, showing that artificial neural networks are good at generalization even without noticeable compositional behavior. We argue that some of these conclusions are too strong and/or incomplete. In the context of a two-agent communication game, we show that compositionality indeed seems essential for successful generalization when the evaluation is done on a proper dataset.

Abstract (Czech):
V kontextu jazykových her ukazujeme, že kompozicionální zprávy jsou nutné k úspěšnému zobecňování na datech pocházejících z pozměněné distribuce.
Life with Artificial Intelligence
Život s umělou inteligencí
Year: 2022
Authors: Luca Baroni, Tereza Hannemann, Helena Lazarová, Jindřich Libovický, Petr Kácovský, Petr Kajzar, Nikol Kopáňková, Michaela Mazná, Rudolf Rosa, František Štěch, Alisa Zakhtarenko, Tomáš Musil

Abstract (English):
AI, artificial intelligence, smart devices, machine learning... We hear these words around us more and more. Artificial intelligence is gradually infiltrating many fields of human activity, from the development of new drugs to the writing of plays to religion. But is it all the same artificial intelligence? What does it do? How is it used? And what exactly is AI?

Abstract (Czech):
AI, umělá inteligence, chytrá zařízení, strojové učení... Tato slova kolem sebe slýcháme stále častěji. Umělá inteligence postupně proniká do mnoha oborů lidské činnosti, od vývoje nových léků přes psaní divadelních her až po náboženství. Je to ale všechno stejná umělá inteligence? Co umí? Jak se používá? A co to vlastně je AI?
Automated Evaluation Metric for Terminology Consistency in MT
Automatická metrika pro terminologickou konzistenci překladu
Year: 2022
Authors: Kirill Semenov, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The most widely used metrics for machine translation tackle sentence-level evaluation. However, at least for professional domains such as legal texts, it is crucial to measure the consistency of the translation of the terms throughout the whole text. 

This paper introduces an automated metric for the term consistency evaluation in machine translation (MT). To demonstrate the metric's performance, we used the Czech-to-English translated texts from the ELITR 2021 agreement corpus and the outputs of the MT systems that took part in WMT21 News Task. We show different modes of our evaluation algorithm and try to interpret the differences in the ranking of the translation systems based on sentence-level metrics and our approach. We also demonstrate that the proposed metric scores significantly differ from the widespread automated metric scores, and correlate with the human assessment.

Abstract (Czech):
Článek představuje novou metodu vyhodnocování strojového překladu, která se věnuje terminologické konzistenci.
CUNI-KIT System for Simultaneous Speech Translation Task at IWSLT 2022
CINI-KIT Syst0m pre Simultaneous Speech Translation Task na IWSLT 2022
Year: 2022
Authors: Peter Polák, Ngoc-Quan Ngoc, Tuan-Nam Nguyen, Danni Liu, Carlos Mullov, Jan Niehues, Ondřej Bojar, Alex Waibel

Abstract (English):
In this paper, we describe our submission to the Simultaneous Speech Translation at IWSLT 2022. We explore strategies to utilize an offline model in a simultaneous setting without the need to modify the  riginal model. In our experiments, we show that our onlinization algorithm is almost on par with the offline setting while being 3×  faster than offline in terms of latency on the test set. We make our system publicly available.

Abstract (Czech):
V tomto článku popisujeme naše předložení k Simultaneous Speech Translation na
IWSLT 2022. Zkoumáme strategie využití offline modelu v simultánním prostředí bez nutnosti upravovat původní model. V našich experimentech ukazujeme, že náš online algoritmus je téměř na stejné úrovni jako offline nastavení, přičemž je 3× rychlejší než offline, pokud jde o latenci na testovací sadě. Náš systém zpřístupňujeme veřejnosti.
ALIGNMEET: A Comprehensive Tool for Meeting Annotation, Alignment, and Evaluation
ALIGNMEET: Komplexní nástroj pro anotaci, zarovnání a hodnocení schůzek
Year: 2022
Authors: Peter Polák, Muskaan Singh, Anna Nedoluzhko, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Meeting summarization is primarily focused on topi cal coverage rather than on fluency or coherence. It is a challenging and tedious task, even when meeting summaries are created manually. The resulting sum maries vary in the goals, style, and they are inevitably very subjective due to the human in the loop. Also, the awareness of the context of the meeting is essential to create adequate and informative summaries.

Abstract (Czech):
Sumarizace schůzek se primárně zaměřuje spíše na aktuální téma než na plynulost nebo koherenci. Je to náročný a zdlouhavý úkol, i když se shrnutí schůzek vytváří ručně. Výsledná shrnutí se liší v cílech, stylu a jsou nevyhnutelně velmi subjektivní kvůli člověku, který je ve smyčce. Pro vytvoření adekvátních a informativních shrnutí je rovněž nezbytné uvědomění si kontextu schůzky.
Astute Approach to Handling Memory Layouts of Regular Data Structures
Chytrý přístup k práci s rozložením paměti pravidelných datových struktur
Year: 2022
Authors: Adam Šmelko, Martin Kruliš, Miroslav Kratochvíl, Jiří Klepl, Jiří Mayer, Petr Šimůnek

Abstract (English):
Programmers of high-performance applications face many challenging aspects of contemporary hardware architectures. One of the critical aspects is the efficiency of memory operations which is affected not only by the hardware parameters such as memory throughput or cache latency but also by the data-access patterns, which may influence the utilization of the hardware, such as re-usability of the cached data or coalesced data transactions. Therefore, a performance of an algorithm can be highly impacted by the layout of its data structures or the order of data processing which may translate into a more or less optimal sequence of memory operations. These effects are even more pronounced on highly-parallel platforms, such as GPUs, which often employ specific execution models (lock-step) or memory models (shared memory).

In this work, we propose a modern, astute approach for managing and implementing memory layouts with first-class structures that is very efficient and straightforward. This approach was implemented in Noarr, a GPU-ready portable C++ library that utilizes generic programming, functional design, and compile-time computations to allow the programmer to specify and compose data structure layouts declaratively while minimizing the indexing and coding overhead. We describe the main principles on code examples and present a performance evaluation that verifies our claims regarding its efficiency.

Abstract (Czech):
Programátoři vysoce výkonných aplikací čelí mnoha náročným aspektům soudobých hardwarových architektur. Jedním z kritických aspektů je efektivita paměťových operací, která je ovlivněna nejen hardwarovými parametry, jako je propustnost paměti nebo latence cache, ale také vzory přístupu k datům, které mohou ovlivnit využití hardwaru, jako je opětovná použitelnost dat v cache nebo koalescenované datové transakce. Proto může být výkon algoritmu silně ovlivněn rozvržením jeho datových struktur nebo pořadím zpracování dat, které se může promítnout do více či méně optimální posloupnosti paměťových operací. Tyto efekty jsou ještě výraznější na vysoce paralelních platformách, jako jsou GPU, které často používají specifické prováděcí modely (lock-step) nebo paměťové modely (sdílená paměť).

V této práci navrhujeme moderní, bystrý přístup pro správu a realizaci paměťových rozvržení s prvotřídními strukturami, který je velmi efektivní a přímočarý. Tento přístup byl implementován v Noarru, přenosné C++ knihovně připravené pro GPU, která využívá generické programování, funkční design a kompilační výpočty, aby programátor mohl deklarativně specifikovat a skládat rozvržení datových struktur a zároveň minimalizovat režii indexování a kódování. Popisujeme hlavní principy na příkladech kódu a předkládáme hodnocení výkonu, které ověřuje naše tvrzení ohledně jeho efektivity.
Self-paced reading experiments on explicit and implicit contrastive and temporal discourse relations in Czech
Self-paced reading experiments on explicit and implicit contrastive and temporal discourse relations in Czech
Year: 2022
Authors: Šárka Zikánová, Filip Smolík

Abstract (English):
Supplementary materials for the paper “Processing of explicit and implicit contrastive and temporal discourse relations in Czech” (submitted to Discourse Processes).
Experimental stimuli; data analysis code and plot; data for the concession, confrontation, synchrony, and asynchrony relations.

Abstract (Czech):
Doplňkové materiály ke článku “Processing of explicit and implicit contrastive and temporal discourse relations in Czech” (zasláno do Discourse Processes). 
Experimentální stimuly; kód datové analýzy a výsledky; data pro vztah přípustky, konfrontace, současnosti a nesoučasnosti.
Global text structure: a corpus study
Globální struktura textu: korpusová studie
Year: 2022
Authors: Šárka Zikánová, Jiří Mírovský, Lucie Poláková

Abstract (English):
The presented analysis is a preparatory step for the research on the higher construction of the text (global coherence) in the Prague Dependency Treebank. We analyzed the phenomena related to the higher structuring of the text, the marking of which was done as a by-product of the annotation of implicit discourse relations. These phenomena form four larger groups, which we describe in more detail: phenomena of the internal structuring of one narrative line, changes of perspective in the text due to the change of speakers, phenomena of the external structuring of the text and phenomena related to genre rules. We also tried to include these phenomena in the overview of existing or planned aspects of textual analysis in the Prague Dependency Corpus as a proposal of an enrichment of the analysis of textual coherence.

Abstract (Czech):
Předložená analýza je přípravným krokem pro rozbor vyšší výstavby textu (globální koherence) v Pražském závislostním korpusu. Analyzovali jsme jevy související s vyšším strukturováním textu, jejichž značení bylo provedeno jako vedlejší produkt anotace implicitních diskurzních vztahů. Tyto jevy tvoří čtyři větší skupiny, které popisujeme blíže: jevy vnitřní strukturace jedné vyprávěcí linie, změny perspektivy v textu dané střídáním mluvčích, jevy vnější strukturace textu a jevy související se žánrovými pravidly. Pokusili jsme se také tyto jevy zahrnout do přehledu existujících či plánovaných aspektů textové analýzy v Pražském závislostním korpusu jako návrh na obohacení analýzy textové koherence.
Morphosyntactic features in distributional space
Morfosyntaktické vlastnosti v distribučním prostoru
Year: 2022
Authors: Olivier Bonami, Marine Wauquier, Lukáš Kyjánek

Abstract (English):
The work deals with the paradigmatic system of Czech inflexion from the perspective of distributional semantics. We use extensive morphological and corpus resources available for Czech to obtain models of the Czech distributional vector space and examine the behaviour of selected morphosyntactic features of Czech nouns and adjectives.

Abstract (Czech):
Práce se zabývá paradigmatickým systémem české flexe z perspektivy distribuční sémantiky. Využíváme rozsáhlé morfologické zdroje a korpusy k získání modelů distribuční sémantiky češtiny a zkoumáme chování vybraných morfosémantických vlastností českých podstatných a přídavných jmen.
On diglossia in Czech monolingual dictionaries
K diglosii v českých výkladových slovnících
Year: 2022
Authors: Barbora Štěpánková

Abstract (English):
On the basis of an extensive analysis of frequency peaks in spoken and written corpora, the author considers the possible use of these data in a monolingual dictionary of Czech, mainly from two perspectives: first, as a source of support for dictionary authors to specify traditional information regarding style, and second, as a source of user information about the central lexicon of Czech and as a basis for the so-called learner’s dictionary.

Abstract (Czech):
Autorka na základě rozsáhlé analýzy frekvenčních špiček mluveného a psaného korpusu uvažuje nad možným využitím těchto dat ve výkladovém slovníku češtiny, a to zejména ze dvou pohledů: jednak jako opory pro slovníkáře při specifikaci tradiční stylové informace a jednak jako uživatelské informace o centrálním lexiku češtiny a základu pro
tzv. learner’s dictionary
ÚFAL CorPipe at CRAC 2022: Effectivity of Multilingual Models for Coreference Resolution
ÚFAL CorPipe na CRAC 2022: Efektivita vícejazyčných modelů při rozpoznávání koreference
Year: 2022
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
We describe the winning submission to the CRAC 2022 Shared Task on Multilingual Coreference Resolution. Our system first solves mention detection and then coreference linking on the retrieved spans with an antecedent-maximization approach, and both tasks are fine-tuned jointly with shared Transformer weights. We report results of fine-tuning a wide range of pretrained models. The center of this contribution are fine-tuned multilingual models. We found one large multilingual model with sufficiently large encoder to increase performance on all datasets across the board, with the benefit not limited only to the underrepresented languages or groups of typologically relative languages. The source code is available at https://github.com/ufal/crac2022-corpipe.

Abstract (Czech):
Představujeme vítězný systém z CRAC 2022 Shared Task on Multilingual Coreference Resolution. Náš systém nejprve rozpoznává koreferenční zmínky a poté předpovídá koreferenční odkazy na získaných úsecích. Oba úkoly jsou trénovány najednou použitím společného předtrénovaného modelu architektury Transformer, kterých vyhodnocujeme širokou škálu. Náš hlavní příspěvek jsou vícejazyčné modely. Zjistili jsme, že jeden velký vícejazyčný model s dostatečně velkým enkodérem dosahuje nejlepších výsledků na všech datasetech, nejen na nedostatečně zastoupených jazycích či na skupinách typologicky podobných jazyků. Zdrojový kód je dostupný na https://github.com/ufal/crac2022-corpipe.
A data-based approach to competition in word-formation
Datově orientovaný přístup ke kompetici ve slovotvorbě
Year: 2022
Authors: Lukáš Kyjánek

Abstract (English):
The presentation summarises the work of our START grant team on the topic of competition in word formation. It presents language resources as well as the methodology used in the mentioned research area.

Abstract (Czech):
Prezentace shrnuje dosavadní práci našeho grantového týmu START na tématu kompetice ve slovotvorbě. Prezentují se jak jazykové zdroje, tak metodologie používané v rámci dané výzkumné oblasti.
Web-based Annotation Interface for Derivational Morphology
Webové anotační prostředí pro derivační morfologii
Year: 2022
Authors: Lukáš Kyjánek

Abstract (English):
The paper presents a visual interface for manual annotation of language resources for derivational morphology. The interface is webbased and created using relatively simple programming techniques, and yet it rapidly facilitates and speeds up the annotation process, especially in languages with rich derivational morphology. As such, it can reduce the cost of the process. After introducing manual annotation tasks in derivational morphology, the paper describes the new visual interface and a case study that compares the current annotation method to the annotation using the interface. In addition, it also demonstrates the opportunity to use the interface for manual annotation of syntactic trees. The source codes are freely available under the MIT License on GitHub.

Abstract (Czech):
Práce představuje vizuální rozhraní pro manuální anotaci jazykových zdrojů pro derivační morfologii. Rozhraní je webové a je vytvořeno pomocí relativně jednoduchých programovacích technik, a přesto zásadně usnadňuje a urychluje proces anotace, zejména v jazycích s bohatou derivační morfologií. Jako takový může nástroj snížit náklady na proces ručních anotací. Po představení manuálních anotačních úloh v derivační morfologii práce popisuje nové vizuální rozhraní a případovou studii, která porovnává stávající anotační metodu s anotací pomocí vytvořeného rozhraní. Kromě toho příspěvek také demonstruje možnost využít rozhraní pro manuální anotaci syntaktických stromů. Zdrojové kódy jsou volně dostupné pod licencí MIT na GitHubu.
A Distributional Approach to Inflection vs. Derivation in Czech
Distribuční přístup k flexi vs. derivaci v češtině
Year: 2022
Authors: Lukáš Kyjánek, Olivier Bonami

Abstract (English):
The work deals with the borderline between inflexion and derivation in Czech, especially from the perspective of distributional semantics. We use extensive morphological and corpus resources available for Czech to obtain models of the Czech distributional vector space and examine a collection of 24 types of morphological contrasts exemplifying canonical inflexion, canonical derivation, and different types of intermediate cases.

Abstract (Czech):
Práce se zabývá hranicí mezi flektivní a derivační morfologií v češtině, zvláště pak z perspektivy distribuční sémantiky. Využíváme rozsáhlé morfologické zdroje a korpusy k získání modelů distribuční sémantiky češtiny a zkoumáme kolekci 24 typů morfologických kontrastů reprezentujících jak kanonickou flexi a kanonickou derivaci, tak různé typy mezních případů.
Package of word embeddings of Czech from a large corpus
Package of word embeddings of Czech from a large corpus
Year: 2022
Authors: Lukáš Kyjánek, Olivier Bonami

Abstract (English):
This package comprises eight models of Czech word embeddings trained by applying word2vec (Mikolov et al. 2013) to the currently most extensive corpus of Czech, namely SYN v9 (Křen et al. 2022). The minimum frequency threshold for including a word in the model was 10 occurrences in the corpus. The original lemmatisation and tagging included in the corpus were used for disambiguation. In the case of word embeddings of word forms, units comprise word forms and their tag from a positional tagset (cf. https://wiki.korpus.cz/doku.php/en:pojmy:tag) separated by '>'.

The published package provides models trained on both tokens and lemmas. In addition, the models combine training algorithms (CBOW and Skipgram) and dimensions of the resulting vectors (100 or 500), while the training window and negative sampling remained the same during the training. The package also includes files with frequencies of word forms (vocab-frequencies.forms) and lemmas (vocab-frequencies.lemmas).

Abstract (Czech):
Tento balíček obsahuje osm modelů českých slovních vektorů vytvořených nástrojem word2vec (Mikolov a kol. 2013) na aktuálně nejrozsáhlejším korpusu češtiny SYN v9 (Křen a kol. 2022). Minimální frekvenční práh pro zahrnutí slova do modelu byl 10 výskytů v korpusu. Pro desambiguaci byla použita původní lemmatizace a tagování obsažené v korpusu. V případě vektorů slovních forem se rozumí slovní formy a jejich tag z pozičního tagsetu (srov. https://wiki.korpus.cz/doku.php/en:pojmy:tag) oddělené '>'.

Publikovaný balíček poskytuje modely natrénované jak na slovní formy, tak pro lemmata. Kromě toho modely kombinují tréninkové algoritmy (CBOW a Skipgram) a rozměry výsledných vektorů (100 nebo 500), zatímco tréninkové okno a negativní vzorkování zůstalo během tréninku stejné. Balíček také obsahuje soubory s frekvencemi slovních forem (vocab-frequencies.forms) a lemmat (vocab-frequencies.lemmas).
Constructing a Lexical Resource of Russian Derivational Morphology
Příprava lexikálních dat pro derivační morfologii ruštiny
Year: 2022
Authors: Lukáš Kyjánek, Olga Lyashevskaya, Anna Nedoluzhko, Daniil Vodolazsky, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Words of any language are to some extent related thought the ways they are formed. For instance, the verb exempl-ify and the noun example-s are both based on the word example, but the verb is derived from it, while the noun is inflected. In Natural Language Processing of Russian, the inflection is satisfactorily processed; however, there are only a few machine-tractable resources that capture derivations even though Russian has both of these morphological processes very rich. Therefore, we
devote this paper to improving one of the methods of constructing such resources and to the application of the method to a Russian lexicon, which results in the creation of the largest lexical resource of Russian derivational relations. The resulting database dubbed DeriNet.RU includes more than 300 thousand lexemes connected with more than 164 thousand binary
derivational relations. To create such data, we combined the existing machine-learning methods that we improved to manage this goal. The whole approach is evaluated on our newly created data set of manual, parallel annotation. The resulting
DeriNet.RU is freely available under an open license agreement.

Abstract (Czech):
Slova jsou v jazycích provázána slovotvornými vztahy, např. sloveso examplify a substantivum examples obě souvisí s example, přičemž uvedené sloveso z něj vzniklo odvozením a substantivní tvar inflexí. Mezi jazykovými zdroji pro ruštinu je inflexe pokrytá dostatečně, nicméně derivace je pokryta datovými zdroji daleko omezeněji. Tento článek je věnován vylepšení metody konstrukce derivačních sítí a aplikaci tohoto postupu na ruštinu, vedoucí k vytvoření dosud největšího datového zdroje ruských derivačních relací. Výsledná databáze DeriNet.RU obsahuje víc než 300 tisíc lemmat spojených s více než 164 tisíci slovotvornými relacemi. Pro vytvoření takových dat jsme použili metody strojového učení. Databáze je zveřejněna pod otevřenou licencí.