ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Error Correction of PB SMT Outputs with automatic post-editing shown on English to Czech translation
Oprava chyb ve výstupech frázového statistického strojového překladu ukázaná na překladu z angličtiny do češtiny
Year: 2013
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Some things are hard for PB SMT -- negation, agreement, passives...
Automatic post-editing can often help -- a handful of simple rules might do the job very well.
NLP tools are typically useful -- tagger, parser, morphological generator; adapt them to SMT outputs if possible.

Abstract (Czech):
Některé veci jsou pro PB SMT obtížné -- negace, shoda, trpný rod...
Automatická post-editace může často pomoci -- i hrstka jednoduchých pravidel může fungovat velmi dobře.
NLP nástroje jsou typicky užitečné -- tagger, parser, morphologický generátor; adaptujte je pro zpracování výstupů SMT, je-li to možné.
Deepfix: Statistical Post-editing of Statistical Machine Translation Using Deep Syntactic Analysis
Deepfix: Statistická post-editace statistického strojového překladu s využitím hloubkové syntaktické analýzy
Year: 2013
Authors: Rudolf Rosa, David Mareček, Aleš Tamchyna

Abstract (English):
Deepfix is a statistical post-editing system for improving
the quality of statistical machine
translation outputs.
It attempts to correct errors in verb-noun valency using deep syntactic
analysis and a simple probabilistic model of valency.
On the English-to-Czech translation pair, we show that statistical post-editing of
statistical machine translation
leads to 
an improvement
of the translation quality when helped by deep linguistic knowledge.

Abstract (Czech):
Deepfix je statistický post-editovací systém pro zlepšování
kvality výstupů statistického strojového překladu.
Pokouší se opravovat chyby ve slovesné a substantivní valenci za použití hloubkové syntactické
analýzy a jednoduchého pravděpodobnostního valenčního modelu.
Na jazykovém páru angličtina-čeština ukazujeme že, pokud je podporována hlubokou lingvistickou znalostí, statistická post-editace
statistického strojového překladu
vede ke zlepšení 
kvality překladu.
Translation of "It" in a Deep Syntax Framework
Překlad anglického "it" pomocí tektogramatiky
Year: 2013
Authors: Michal Novák, Anna Nedoluzhko, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We present a novel approach to the translation of the English personal pronoun it to Czech. We conduct a linguistic analysis on how the distinct categories of it are usually mapped to their Czech counterparts. Armed with these observations, we design a discriminative translation model of it, which is then integrated into the TectoMT deep syntax MT framework. Features in the model take advantage of rich syntactic annotation TectoMT is based on, external
tools for anaphoricity resolution, lexical co-occurrence frequencies measured on a large parallel corpus and gold coreference annotation. Even though the new model for it exhibits no improvement in terms of BLEU, manual evaluation shows that it outperforms the original solution in
8.5% sentences containing it.

Abstract (Czech):
Článek se věnuje překladu anglického zájmena "it" do češtiny. Navrhli jsme diskriminativní model a zapojili ho do překladu přes tektogramatickou rovinu systémem TectoMT. Výsledkem je zlepšení kvality překladu v 8.5% vět obsahujícich "it".
Two Case Studies on Translating Pronouns in a Deep Syntax Framework
Dvě připadové studie překladu zájmen přes tektogramatickou rovinu
Year: 2013
Authors: Michal Novák, Zdeněk Žabokrtský, Anna Nedoluzhko

Abstract (English):
We focus on improving the translation of the English pronoun it and English reflexive pronouns in an English-Czech syntax-based machine translation framework. Our evaluation both from intrinsic and extrinsic perspective shows that adding specialized syntactic and coreference-related features leads to an improvement in trans-
lation quality.

Abstract (Czech):
Příspěvek se zaměřuje na zlepšování překladu anglického zájmena "it" a anglických reflexivních zájmen v systému strojového překladu z angličtiny do češtiny přes tektogramatickkou rovinu.
A Trilingual Learner Corpus illustrating European Reference Levels
Trojjazyčný žákovský korpus ilustrující CEFR
Year: 2013
Authors: Andrea Abel, Lionel Nicolas, Jirka Hana, Barbora Štindlová, Katrin Wisniewski, Detmar Meurers, Serhiy Bykh

Abstract (English):
Since its publication in 2001, the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) has gained a leading role as an instrument of reference for language teaching and certification and for the development of curricula (cf. CEFR 2001). At the same time, there is a growing concern about CEFR reference levels being insufficiently illustrated, leaving practitioners without comprehensive empirical characterizations of the relevant distinctions. This is particularly the case for languages other than English (cf. e.g. Hulstijn 2007, North 2000).
The MERLIN project addresses this demand for the first time for Czech, German and Italian by developing a didactically motivated online platform that enables CEFR users to explore authentic written learner productions that have been related to the CEFR levels in a methodologically sophisticated and rigorous way. The core of the multilingual online platform is a trilingual learner corpus relying on a cross-linguistic design and composed of roughly 2300 learner texts produced in standardized language certifications (as used by telc, DE,  UJOP-Charles University in Prague, CZ as well as UNIcert, DE) validly related to the CEFR, covering the levels A1-C1.
The aim of this paper is both to present the MERLIN project and its corpus, and to discuss its current state. In addition to providing preliminary statistics, we detail three key aspects: (1) the data collection and transcription, (2) the creation of the annotation schemata and (3) the technical design of the workflow devised to compile and query the corpus. For each of these aspects, we highlight its requirements and the means employed for the underlying tasks. We also discuss the challenges induced by the cross-linguistic nature of the project: particularities of the languages from three different families (Slavic, Germanic and Romance) have to be covered, both on a linguistic and a technical perspective.

Abstract (Czech):
Od publikace v roce 2011, ziskala CEFR vedoucí úlohu ve výuce a certifikaci cizích jazyků. Bohužel jednotlivé úrovně CEFR nejsou dostatečně ilustrovány. Cílem projektu Merlin je vyřešit tento problém pro češtinu, němčinu a italštinu.
Determining Compositionality of Word Expressions Using Various Word Space Models and Measures
Určování kompozicionality slovních výrazů pomocí různých vektorových modelů a metod
Year: 2013
Authors: Lubomír Krčmář, Karel Ježek, Pavel Pecina

Abstract (English):
This paper presents a comparative study of 5 different types of Word Space Models (WSMs) combined with 4 different compositionality measures applied to the task of automatically determining semantic compositionality of word expressions. Many combinations of WSMs and measures have never been applied to the task before. The study follows Biemann and Giesbrecht (2011) who attempted to find a list of expressions for which the compositionality assumption – the meaning of an expression is determined by the meaning of its constituents and their combination does not hold. Our results are very promising and can be appreciated by those interested in WSMs, compositionali

Abstract (Czech):
Tento článek prezentuje komparativní studii 5 různých typů slovních vektorových modelů a 4 různých měr pro měření kompozicionality slovních výrazů.
Determining Compositionality of Word Expressions Using Word Space Models
Určování kompozicionality slovních výrazů pomocí vektorových modelů
Year: 2013
Authors: Lubomír Krčmář, Karel Ježek, Pavel Pecina

Abstract (English):
This research focuses on determining semantic compositionality of word expressions using word space models (WSMs). We discuss previous works employing WSMs and present differences in the proposed approaches which include types of WSMs, corpora, preprocessing techniques, methods for determining compositionality, and evaluation testbeds. We also present results of our own approach for determining the semantic compositionality based on comparing distributional vectors of expressions and their components. The vectors were obtained by Latent Semantic Analysis (LSA) applied to the ukWaC corpus. Our results outperform those of all the participants in the Distributional Semantics and Compositionality (DISCO) 2011 shared task.

Abstract (Czech):
Tento článek shrnuje dosavadní modely pro určování kompozicionality slovních výrazů pomocí vektorových modelů a prezentuje náš vlastní přístup založený na latentní sémantické analýze. Experimenty jsou provedeny na testovacích datech DISCO 2011.
EnTam: An English-Tamil Parallel Corpus
EnTam: Angličtina-Tamilština Paralelní Korpus
Year: 2013
Authors: Loganathan Ramasamy, Ondřej Bojar, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We have collected English-Tamil bilingual data from some of the publicly available websites for NLP research involving Tamil. The standard set of processing has been applied on the the raw web data before the data became available in sentence aligned English-Tamil parallel corpus suitable for various NLP tasks. The parallel corpora cover texts from bible, cinema and news domains.

Abstract (Czech):
Shromáždili jsme anglicky Tamil dvojjazyčných data z některé z veřejně dostupných internetových stránek pro NLP výzkum zahrnující Tamil.Standardní sada zpracování byla použita na nezpracovaná data, než webových údaje byly k dispozici ve větě vyrovnaném anglicky Tamil paralelní korpus vhodný pro různé úlohy NLP. Paralelní korpusy krycí texty z bible, kino a zpravodajských domén.
TamilTB - Tamil Dependency Treebank 1.0
TamilTB - závislostní korpus tamilštiny, verze 1.0
Year: 2013
Authors: Loganathan Ramasamy, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
TamilTB 1.0 improves over the very first release of the Tamil dependency treebank (TamilTB v0.1). The current version introduces many improvements over the orthography and morphological tagset of the data. Now, the primary data representation of the treebank uses UTF-8 encoding.

Abstract (Czech):
TamilTB 1.0 zlepšuje v průběhu prvního vydání Tamil závislostní korpus (TamilTB v0.1). Aktuální verze přináší řadu vylepšení oproti pravopis a morfologické tagset údajů. Nyní, primární datový reprezentace korpusu používá kódování UTF-8.
Developing Sentiment Annotator in UIMA – the Unstructured Management Architecture for Data Mining Applications
Vývoj anotátoru pro postojovou analýzu v prostředí UIMA
Year: 2013
Authors: Jan Hajič, jr., Kateřina Veselovská

Abstract (English):
In this paper we present UIMA – the Unstructured
Information Management Architecture, an architecture and software framework for creating, discovering, composing and deploying a broad range of multi-modal analysis capabilities and integrating them with search technologies. We describe the elementary components of the framework and how they are deployed into more complex data mining applications. The contribution is based on our experience in work on the sentiment analysis task for IBM Content Analytics project.

Abstract (Czech):
V článku představujeme naši práci na rozšíření projektu IBM Content Analytics o analýzu sentimentu za využití softwaru UIMA. Popisujeme jednotlivé komponenty a jejich propojení v rámci komplexnějších dataminigových aplikací.
Comparison of Bayesian Discriminative and Generative Models for Dialogue State Tracking
Srovnání Baysovských diskriminativiních a generativních modelů pro sledování dialogového stavu
Year: 2013
Authors: Lukáš Žilka, David Marek, Matěj Korvas, Filip Jurčíček

Abstract (English):
In this paper, we describe two dialogue state tracking models competing in the 2012 Dialogue State Tracking Challenge (DSTC). First, we detail a novel discriminative dialogue state tracker which directly estimates slot-level beliefs using deterministic state transition probability distribution. Second, we present a generative model employing a simple dependency structure to achieve fast inference. The models are evaluated on the DSTC data, and both significantly outperform the baseline DSTC tracker.

Abstract (Czech):
V tomto článku Srovnání Baysovských diskriminativiních a generativních modelů pro sledování dialogového stavu. Bylo zjistěno že oba prezentované modely mají přibližně stejnou přesnost, ale diskriminativní model je zhruba 20 krát výpočetně efektivnější.
Detecting Entity Relations in Texts
Detekce vztahů mezi entitama v textech
Year: 2013
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
We present our initial steps towards a linguistic processing of texts to detect semantic relations there. Our work is an essential part of the INTLIB project whose aim is to provide a more efficient and user-friendly tool for querying textual documents other than full-text search. This tool is proposed as a general framework which can be modified and extended for particular data domains. Currently, we focus on Czech legal texts. We present the application JTagger which detects references in court decisions and the application RExtractor which extracts relations between entities from Czech laws.

Abstract (Czech):
Prezentace prvních kroků směrem ke lingvistickému zpracování textů pro detekci sémantických vztahů v nich. Naše práce je klíčovou součastí projektu INTLIB, kterého cílem je vytvořit efektivní a uživatelsky přívětivý nástroj pro dotazování nad textovými dokumenty, odlišný od full-textu. Tento nástroj je navrhován jako obecní framework, který lze snadno modifikovat a rozšiřovat pro další domény. Pilotní doménou projektu jsou legislativní texty. Prezentujeme aplikaci JTagger, která detekuje reference v soudních rozhodnutích a aplikaci RExtractor, která extrahuje vztahy mezi entitami v českých zákonech.
Detecting Semantic Relations in Texts and Their Integration with External Data Resources
Detekce sémantických vazeb v textech a jejich integrace s externími datovými zdroji
Year: 2013
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
We present our initial steps towards a linguistic processing of texts to detect semantic relations in them. Our work is an essential part of the INTLIB project whose aim is to provide a more efficient and user-friendly tool for querying textual documents other than full-text search. This tool is proposed as a general framework which can be modified and extended for particular data domains. Currently, we focus on Czech legal texts.

Abstract (Czech):
Prezentujeme první kroky směrem k lingvistickému zpracování textů pro detekci sémantických vazeb. Naše práce je důležitou částí projektu INTLIB, který má za cíl vytvořit efektivnější a uživatelsky více přívětivý nástroj na dotazování v textových dokumentech než full-textové vyhledávání. Tento nástroj je navrhnut jako obecný framework, který bude možno modifikovat a rozšiřovat pro konkrétní datové domény. Aktuálně se zaměřujeme na české legislativní dokumenty.
JTagger - Automatic Reference Recognition in Court Decisions
JTagger - Automatická detekce referencí v soudních rozhodnutích
Year: 2013
Authors: Vincent Kríž, Barbora Hladká

Abstract (English):
We address the task of reference detection and classification in Czech court decisions. This task is a typical named-entity recognition task where the entities are references (links) to other documents. We apply a supervised machine learning approach, namely Hidden Markov Models. A supervised methodology requires manual annotation of training data so we annotated 300 court decisions.

Abstract (Czech):
Aplikace detekuje reference v českých soudních rozhodnutích. Tento úkol chápeme jako typický úkol pro identifikaci jmenných entit, kde entity jsou reference (odkazy) na jiné dokumenty. Aplikujeme přístupy strojového učení s učitelem, konkrétně skryté Markovovy modely. Protože metody strojového učení s učitelem vyžadují manuálně anotovaná trénovací data, anotovali jsme 300 soudních rozhodnutí.
Halfway through the INTLIB project
Projekt INTLIB v polovině řešení
Year: 2013
Authors: Martin Nečaský, Barbora Hladká

Abstract (English):
The project INTLIB, an INTelligent LIBrary, aims to provide a more efficient and user-friendly tool for querying documents other than full-text [1]. The work is funded by the Technology Agency of the Czech Republic (grant no. TA02010182).

On the input we assume a collection of documents related to a particular problem domain (e.g., legislation, medicine, environment, architecture, etc.). In the first phase we extract a knowledge base from the documents using natural language processing tools. In the second phase we deal with efficient and user friendly visualization and browsing (querying) of the extracted knowledge. 

The project team consists of researchers coming from MFF UK ([2], [3]) and businessmen from Sysnet Ltd. [4]. We will present the results we achieved so far on legislative domain. In addition, we, researchers, will describe our experience gained while cooperating with the commercial partner.

[1] http://ufal.mff.cuni.cz/intlib
[2] http://www.ksi.mff.cuni.cz/xrg/
[3] http://ufal.mff.cuni.cz
[4] http://www.sysnet.cz/

Abstract (Czech):
Cílem projektu INTLIB, an INTelligent LIBrary, je poskytnout efektivní a uživatelsky přívětivý nástroj pro inteligentnější dotazování než nabízí full text [1]. Projekt je financován Technolofgickou agenturou ČR, grant č. TA02010182.

Na vstupu uvažujeme kolekci dokumentů určité domény (např. legislativa, medicína, životní prostředí, architektura). V první fázi jsou z této kolekce extrahovány znalosti pomocí nástrojů počítačového zpracování přirozeného jazyka. Ve druhé fázi je navrženo inteligentní vyhledávání spolu s vizualizací.

Projektový tým tvoří badatelé z MFF UK ([2], [3]) a podnikatelé ze společnosti Sysnet Ltd. [4]. Představíme výsledky, které jsme doposud dosáhli na legislativní doméně.

[1] http://ufal.mff.cuni.cz/intlib
[2] http://www.ksi.mff.cuni.cz/xrg/
[3] http://ufal.mff.cuni.cz
[4] http://www.sysnet.cz/
Linked Open Data for Legislative Domain - Ontology and Experimental Data
Propojená otevřená data pro legislativní doménu -- ontologie a experimentální data
Year: 2013
Authors: Martin Nečaský, Tomáš Knap, Jakub Klímek, Irena Holubová, Barbora Hladká

Abstract (English):
In this paper, we present an approach of publishing legislative content as Linked Open Data (LOD). LOD is a set of principles of publishing data on the Web in a machine-readable way so that links between different data sets, possibly published by different publishers, can be created. Therefore, LOD enable not only to publish data but also enrich with other existing data published according to the principles. We present what is the motivation for publishing legislation as LOD and what benefits can be gained. We then introduce a legislative ontology which builds on existing commonly used ontologies. We also show how we converted existing sources of legislation in Czech Republic to LOD.

Abstract (Czech):
Představujeme přístup k publikování legislativních dokumentů ve formě Propojených otevřených dat(LOD). LOD je sada principů, jak publikovat data na webu ve strojově čitelné podobě, aby bylo možné propojit různé zdroje dat.
Tools for Machine Translation Quality Inspection
Nástroje pro kontrolu kvality strojového překladu
Year: 2013
Authors: Jan Berka, Ondřej Bojar, Mark Fishel, Maja Popović, Daniel Zeman

Abstract (English):
This report describes Addicter, tool for automatic error detection and evaluation, providing its user also with graphical interface useful for browsing through the dataset.

Abstract (Czech):
Tato zpráva popisuje Addicter, nástroj pro automatickou detekci a vyhodnocení chyb, který dává uživateli k dispozici také grafické rozhraní, užitečné pro prohlížení dat.
Results of the WMT13 Metrics Shared Task
Výsledky úlohy metrik strojového překladu na WMT13
Year: 2013
Authors: Matouš Macháček, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This paper presents the results of the WMT13 Metrics Shared Task. We asked participants of this task to score the outputs of the MT systems involved in WMT13 Shared Translation Task. We collected scores of 16 metrics from 8 research groups. In addition to that we computed scores of 5 standard metrics such as BLEU, WER, PER as baselines. Collected scores were evaluated in terms of system level correlation (how well each metric’s scores correlate with WMT13 official human scores) and in terms of segment level correlation (how often a metric agrees with humans in comparing two translations of a particular sentence).

Abstract (Czech):
Článek přináší výsledky společné úlohy metrik strojového překladu na workshopu WMT13. Účastníci úlohy nechali svými systémy vyhodnotit výstupy strojového překladu. Sebrali jsme hodnocení pomocí celkem 16 metrik od 8 týmů a doplnili hodnocení pomocí 5 standardních metrik (BLEU, WER, PER ad.). Hodnocení pak byla porovnána z hlediska korelace s lidským hodnocením a to jak na úrovni jednotlivých vět, tak na úrovni celého testovacího textu.
How the MT system from Matfyz beated Google
Jak překladač z Matfyzu porazil Google
Year: 2013
Authors: Michal Kalina, Ondřej Bojar

Abstract (English):
A popularizing description of Chimera, our MT system, for HNFuture, the scientific supplement of the online journal iHNed.

Abstract (Czech):
Popis soutěžního systému Chiméra populární formou pro HNFuture, vědeckou přílohu elektronického deníku iHNed.
Building a Corpus of Evaluative Sentences in Multiple Domains
Budování korpusu evaluativních vět z mnoha významových domén
Year: 2013
Authors: Jana Šindlerová, Kateřina Veselovská

Abstract (English):
The paper describes the process of building a Czech language corpus of annotated sentences for sentiment analysis tasks, the SubLex 1.0 subjectivity lexicon, the data, the process of annotation and evaluating experiments.

Abstract (Czech):
V příspěvku je popsán proces vytváření korpusu anotovaných vět pro účely postojové analýzy v češtině. Dále je popsán vznik slovníku subjektivních výrazů Sublex 1.0, struktura použitých dat, proces anotace evaluativních stavů a komputační experimenty hodnotící kvalitu anotace.
Verb Valency and Argument Non-correspondence in a Bilingual Treebank
Valence sloves a provázání nestejných valenčních doplnění v dvoujazyčném závislostním korpusu
Year: 2013
Authors: Jana Šindlerová, Zdeňka Urešová, Eva Fučíková

Abstract (English):
In this paper we present a contrastive study of one interesting non-correspondence between deep syntactic valency structures of two different languages. On the material of the Prague Czech-English Dependency Treebank we observe sentences in which an Addressee argument in one language is linked translationally to a Patient argument in the other one, particularly we aim our attention at the class of judgement verbs (in a broad sense).

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku představujeme kontrastivní studii jednoho případu provázání nestejných valenčních doplnění v rámci paralelních syntaktických struktur dvou jazyků. Na materiálu Pražského česko-anglického závislostího korpusu (PCEDT) sledujeme věty, v nichž je adresátové valenční doplnění z jednoho jazyka překladově provázáno s patientovým doplněním v jazyce druhém. Konkrétně se zabýváme zejména slovesy ze sémantické třídy "Judgement" (slovesa soudu) v širokém pojetí.
Text annotations in the Prague Dependency Treebank
Textové anotace v Pražském závislostním korpusu
Year: 2013
Authors: Šárka Zikánová

Abstract (English):
Description of text annotations and some selected problems of the annotations (annotation on dependency trees and on a plain text; the discrepancy between syntactic structure and discourse structure; an unexpressed thought as a discourse argument)

Abstract (Czech):
Popis textových anotací a jejich vybraných problémů (anotace na stromech a na lineárním textu; nesoulad mezi syntaktickou a diskurzní strukturou; nevyjádřená myšlenka jako diskurzní argument)