ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Modelling Morphographemic Alternations in Derivation of Czech
Modelování morfografémových alternací při odvozování v češtině
Year: 2018
Authors: Magda Ševčíková

Abstract (English):
The present paper deals with morphographemic alternations in Czech derivation with regard to the build-up of a large-coverage lexical resource specialized in derivational morphology of contemporary Czech (DeriNet database). After a summary of available descriptions in the Czech linguistic literature and Natural Language Processing, an extensive list of alternations is provided in the first part of the paper with a focus on their manifestation in writing. Due to the significant frequency and limited predictability of alternations in Czech derivation, several bottom-up methods were used in order to adequately model the alternations in DeriNet. Suffix-substitution rules proved to be efficient for alternations in the final position of the stem, whereas a specialized approach of extracting alternations from inflectional paradigms was used for modelling alternations within the roots. Alternations connected with derivation of verbs were handled as a separate task. DeriNet data are expected to be helpful in developing a tool for morphemic segmentation and, once the segmentation is available, to become a reliable resource for data-based description of word formation including alternations in Czech.

Abstract (Czech):
Článek se věnuje grafémovým alternacím při odvozování slov v češtině z pohledu budování lexikální sítě DeriNet, která se specializuje na zachycování derivačních vztahů v českém lexikonu.
Derivation of Czech verbs and the category of aspect
Odvozování českých sloves a kategorie vidu
Year: 2018
Authors: Magda Ševčíková, Jarmila Panevová

Abstract (English):
The present paper deals with the changes of the category of grammatical aspect during derivation of verbs from verbs in Czech. After summarizing the main issues of the long-standing debate over aspect in Czech, it is argued that formation of aspectual pairs can be seen as an integral part of derivation of Czech verbs. In a language data resource capturing the derivational morphology of Czech, the category of aspect was employed as an important feature in modelling verb-to-verb derivation. A set of criteria used for organization of verbs in the database is presented in the paper.

Abstract (Czech):
Příspěvek se zabývá změnami v kategorii slovesného vidu, k nimž dochází během odvozování sloves od sloves v češtině. Po stručném shrnutí základních bodů aspektologických diskuzí nad videm českého slovesa je tvoření vidových protějšků prezentováno jako integrální součást derivace českých sloves. Ve shodě s tímto pohledem je kategorie vidu využita jako důležitý rys při modelování slovesné derivace v databázi zachycující derivační morfologii češtiny. V příspěvku představujeme sadu kritérií, na jejichž základě byla slovesa v databázi organizována.
On the borderline between inflectional and derivational morphology: The case of the Czech verbal prefix po-
Hranice flektivní a derivační morfologie: Případ předpony po- u českých sloves
Year: 2018
Authors: Magda Ševčíková, Jarmila Panevová

Abstract (English):
The present case study deals with the functions of the Czech verbal prefix po-. Three functions of the prefix are analysed by contrasting the existing theoretical descriptions with corpus data. In its primary, word-formational function, po- modifies the meaning of the base verb (expressing one of the semantic features described as Aktionsart or other meanings; e.g. kreslit ‘to draw’ > pokreslit ‘to cover with drawings’). In its second function, po- derives perfective counterparts from the imperfective verb; here, the prefix is considered to be a grammatical means used for the formation of aspectual pairs of verbs (cf. kárat ‘to admonish.impf’ > pokárat ‘to admonish.pf’). The third function of po- is manifested in the class of determinate verbs; it is a part of the morphological form of these verbs in their (imperfective) future meaning (e.g. běžet ‘to run’ – poběží ‘(he) will run’). A group of verbs suspected of exhibiting similar behaviour as the pure determinate verbs is analysed and attested using the corpus data. Finally, the competition between the prefix po- and
several tens of prefixes in Czech verbs is commented upon and the position of the prefixed verbs within word-formation nests is sketched.

Abstract (Czech):
Příspěvek probírá postupně tři funkce, které jsou v odborné literatuře připisovány předponě po- u českých sloves. Na pozadí rozsáhlých korpusových dat se předponou po- zabýváme nejprve jako formantem odvozujícím předponová slovesa od sloves bezpředponových, dále jako morfémem podílejícím se na tvoření vidového protějšku a naposledy jako morfémem tvořícím syntetické nedokonavé futurum.
Cílem naší analýzy v jednotlivých oddílech je dosavadní poznatky jednak shrnout a syntetizovat, jednak je konfrontovat se zásadní otázkou, jak autentické korpusové doklady k jednotlivým funkcím přiřadit. Na závěr se na předponu po- u sloves díváme z hlediska konkurence s dalšími předponami a z hlediska, jaké místo předponová slovesa zaujímají v příslušných slovotvorných hnízdech.
A language resource specialized in Czech word-formation: Recent achievements in developing the DeriNet database
Zdroj jazyových dat zaměřený na slovotvorbu češtiny: Novinky ve vývoji databáze DeriNet
Year: 2018
Authors: Magda Ševčíková, Adéla Kalužová, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
The paper reports on recent progress in development of the lexical database DeriNet, which has been designed as a resource specialized in derivation of Czech but, recently, the structure of the database has been modified in order to allow  for  capturing  compounding  and  combined  word-formation  processes, too. The ambition is to cover a major part of the word-formation system of Czech in all its complexity.  The potential of the resource for both linguistic research and experiments  in  Natural  Language  Processing  are exemplified  by  recent  case studies based on the data.

Abstract (Czech):
Příspěvek informuje o novinkách ve vývoji lexikální databáze DeriNet, která je budována jako zdroj jazykových data specializovaný na derivaci v češtině a aktuálně modifikována tak, aby zde bylo možné zachycovat i slovotvornou kompozici. Možnosti využití těchto dat jsou ilustrovány nejnovějšími experimenty z oblasti zpracování přirozeného jazyka i z lingvistického výzkumu.
Cross-lingual Syntactic Parsing
Mezijazyčný syntaktický rozbor
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
We present our ever ongoing work on cross-lingual syntactic parsing.

Abstract (Czech):
Představujeme naši stále probíhající práci na mezijazyčném přenosu syntaktických parserů.
Digital Humanities at Dibris, University of Genova, Italy
Digital Humanities v Dibris, University of Genova, Itálie
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
I present what I learned about the PhD studies at University of Genova, and suggest some changes to PhD studies at ÚFAL.

Abstract (Czech):
Prezentuji, co jsem se dozvěděl o PhD studiu na University of Genova, a navrhuji několik změn pro PhD studium na ÚFALu.
Discovering the structure of natural language sentences by semi-supervised methods
Hledání struktury vět přirozeného jazyka pomocí částečně řízených metod
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
In this thesis, we focus on the problem of automatically syntactically analyzing a language for which there is no syntactically annotated training data. We explore several methods for cross-lingual transfer of syntactic as well as morphological annotation, ultimately based on utilization of bilingual or multilingual sentence-aligned corpora and machine translation approaches. We pay particular attention to automatic estimation of the appropriateness of a source language for the analysis of a given target language, devising a novel measure based on the similarity of part-of-speech sequences frequent in the languages. The effectiveness of the presented methods has been confirmed by experiments conducted both by us as well as independently by other respectable researchers.

Abstract (Czech):
V této dizertaci se zaměřujeme na problém automatického syntaktického rozboru jazyků, pro něž nejsou k dispozici žádná syntakticky anotovaná trénovací data. Zkoumáme několik metod mezijazyčného přenosu syntaktické i morfologické anotace, a nakonec docházíme k metodám založeným na využití dvojjazyčných či vícejazyčných korpů zarovnaných na úrovni vět, a strojového překladu. Zvláštní pozornost věnujeme automatickému odhadování vhodnosti zdrojového jazyka pro analýzu daného cílového jazyka, a navrhujeme novou míru založenou na podobnostech častých sledů slovních druhů. Účinnost představených postupů byla ověřena jak v našich pokusech, tak nezávisle v pracech uznávaných světových vědců.
Modelling language syntax across languages
Modelování závislostní syntaxe napříč jazyky
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Presentation of the GAUK project, especially the language similarity measure, and a personal view of the advantages and disadvantages of GAUKs.

Abstract (Czech):
Představení projektu GA UK, zejména metody měření podobnosti jazyků, a osobní pohled na výhody a nevýhody GAUKu.
Plaintext Wikipedia dump 2018
Plaintextový dump Wikipedie 2018
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Wikipedia plain text data obtained from Wikipedia dumps with WikiExtractor in February 2018.

Abstract (Czech):
Data v podobě prostého textu získaná z dumpů Wikipedie v únoru 2018.
CUNI x-ling: Parsing under-resourced languages in CoNLL 2018 UD Shared Task
CUNI x-ling: Parsing jazyků s omezenými zdroji v CoNLL 2018 UD Shared Task
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa, David Mareček

Abstract (English):
This is a system description paper for the CUNI x-ling submission to the CoNLL 2018 UD Shared Task. We focused on parsing under-resourced languages, with no or little training data available. We employed a wide range of approaches, including simple word-based treebank translation, combination of delexicalized parsers, and exploitation of available morphological dictionaries, with a dedicated setup tailored to each of the languages. In the official evaluation, our submission was identified as the clear winner of the Low-resource languages category.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje systém CUNI x-ling zaslaný do soutěže CoNLL 2018 UD Shared Task. Zaměřili jsme se na syntaktickou analýzu jazyků s nedostatkem zdrojů, které mají k dipozici malá nebo žádná trénovací data. Použili jsme široké spektrum přístupů, včetně jednoduchého překladu závislostních korpusů slovo po slově, kombinace delexikalizovaných parserů, a využití dostupných tvaroslovných slovníků. Náš příspěvek byl v oficiálním vyhodnocení označen za jasného vítěze v kategorii analýzy jazyků s nedostatkem zdrojů.
Slovakoczech NLP workshop (SloNLP 2018)
Slovenskočeský NLP workshop (SloNLP 2018)
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa, Petra Barančíková

Abstract (English):
SloNLP is a workshop focused on Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics. Its primary aim is to promote cooperation among NLP researchers in Slovakia and Czech Republic.

The topics of the workshop include automatic speech recognition, automatic natural language analysis and generation (morphology, syntax, semantics, etc.), dialogue systems, machine translation, information retrieval, practical applications of NLP technologies, and other topics of computational linguistics.

Abstract (Czech):
SloNLP je workshop speciálně zaměřený na zpracování přirozeného jazyka a počítačovou lingvistiku. Jeho hlavním cílem je podpořit spolupráci mezi výzkumníky v oblasti NLP v Česku a na Slovensku.

Mezi témata workshopu patří automatické rozpoznávání mluvené řeči (ASR), automatická analýza a generování přirozeného jazyka (morfologie, syntax, sémantika...), dialogové systémy (DS), strojový překlad (MT), vyhledávání informací (IR), praktické aplikace NLP technologií, a další témata počítačové lingvistiky.
Looking for linguistic structures in neural networks
Hledání lingvistických struktur v neuronových sítích
Year: 2018
Authors: Rudolf Rosa, Jindřich Libovický, Tomáš Musil, David Mareček

Abstract (English):
In recent years, deep neural networks have achieved and surpassed
state-of-the-art results in many tasks, including many natural language
processing problems, such as machine translation, sentiment analysis, image
captioning, etc.

Traditionally, solving these tasks relied on many intermediary
steps, internally using explicit linguistic annotations and representations,
such as part-of-speech tags, syntactic structures, semantic labels, etc. These
smaller substeps were thought of as useful or even necessary to solve the
larger and more complex tasks. 

However, deep neural networks have made it possible to use end-to-end
learning, where the network directly learns to produce the desired outputs
from the inputs, without any explicit internal intermediary representations.

Nevertheless, the networks are structured in such a way that we can still
think of them as using some intermediary representations of the inputs,
although these are learned only implicitly. Some of the representations can be
directly linked to certain parts of the input -- such as word embeddings
corresponding to individual words -- others are linked to the inputs more
vaguely, due to using recurrent units, attention, etc.

In our project, we are interested in investigating these internal representations,
trying to see what information they capture, how they are structured, and what
meaning we can assign to them. More specifically, we are currently trying to
reliably determine to what extent neural networks seem to capture some basic
linguistic notions, such as part of speech, in their various components --
encoder word embeddings, decoder word embeddings, encoder hidden states... We
are also interested in how this depends on the task for which the network is
trained -- language modelling (word2vec), machine translation, sentiment
analysis... Ultimately, we are interested in the somewhat philosophical
question of whether neural networks seem to understand language, or at least
capture the meanings of sentences.

Abstract (Czech):
Představujeme svůj projekt LSD, ve kterém se snažíme zjistit, zda neuronové sítě pracují s reprezentacemi podobnými klasickým lingvistickým strukturám.
Politician -- An Imitation Game
Politik -- imitační hra
Year: 2018
Authors: David Kuboň, Eleni Metheniti, Barbora Hladká

Abstract (English):
We present the question-answering system Politician, which
is a chatbot designed to imitate a fictional politician. The chatbot accepts questions on political issues and answers them accordingly. The questions are analyzed using natural language processing techniques, mainly using a custom scenario built on Treex, and no complex knowledge base is involved. There are two working versions so far, in Czech and in English.

Once morphological and syntactic annotations are available for
the question, an appropriate answer template is selected from the manually created set of answer templates based on the nouns, verbs and named entities present in the question. After that, the answer template is transformed into a grammatically correct reply.

We also briefly investigated the differences between the two languages and potential generalization of the approach to other topics. Apparently, morphological and syntactic information provides enough data for a very basic understanding of questions on a specific topic.

Abstract (Czech):
Prezentujeme dialogový systém Politik, který imituje virtuálního politika. Systém zodpovídá otázky na politická témata. Otázky jsou analyzovány pomocí nástrojů počítačového zpracování jazyka pomocí systému Treex bez znalostní báze. Systém je navržen pro češtinu a angličtinu. Po zpracování morfologickém a syntaktickém zpracování otázky se vybírá vhodná šablona odpovědi z ručně vytvořených šablon. Následně je šablona transformována do gramiticky správné věty. Také jsme pilotně zkoumali rozdíly v doméně rozhovoru.
A Fine-grained Large-scale Analysis of Coreference Projection
Detailní analýza projekce koreference na velkých datech
Year: 2018
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
We perform a fine-grained large-scale analysis
of coreference projection.  By projecting gold
coreference  from  Czech  to  English  and  vice
versa  on  Prague  Czech-English  Dependency
Treebank 2.0 Coref, we set an upper bound of
a proposed projection approach for these two
languages.  We undertake a detailed thorough
analysis that combines the analysis of projec-
tion’s  subtasks  with  analysis  of  performance
on individual mention types.  The findings are
accompanied with examples from the corpus.

Abstract (Czech):
V článku provádíme experimenty s projekcí koreference na velkých datech a analyzujeme je napříč jemně zvolenými kategoriemi.
A Study on Bilingually Informed Coreference Resolution
Studie o bilinguálně informovaném rozpoznávání koreference
Year: 2018
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
Coreference is a basic means to retain coherence of a text that likely exists in every language. However, languages may differ in how a coreference relation is manifested on the surface. A possible way how to measure the extent and nature of such differences is to build a coreference resolution system that operates on a parallel corpus and extracts information from both language sides of the corpus. In this work, we build such a bilingually informed coreference resolution system and apply it on Czech-English data. We compare its performance with the system that learns only from a single language. Our results show that the cross-lingual approach outperforms the monolingual one. They also suggest that a system for Czech can exploit the additional English information more effectively than the other way round. The work concludes with a detailed analysis that tries to reveal the reasons behind these results.

Abstract (Czech):
Článek popisuje experimenty s bilinguálně informovaným rozpoznáváním koreference na česko-anglických datech.
Coreference from the Cross-lingual Perspective
Koreference z mezijazykového hlediska
Year: 2018
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
The subject of this monograph is to study properties of coreference using cross-lingual approaches. We designed two cross-lingual methods: the bilingually informed coreference resolution and the coreference projection. The results of our experiments suggest that with respect to coreference English is more informative for cyech than vice versa.

Abstract (Czech):
Tématem této knihy je studium vlastností koreference s použitím mezijazykových přístupů. Navrhujeme dvě mezijazykové metody: rozpoznávání koreference s informací z druhého jazyka a projekci koreference. Výsledky našich experimentů s těmito metodami na česko-anglických datech naznačují, že s ohledem na koreferenci přináší angličtina více informací do češtiny než naopak.
Coreference from the Cross-lingual Perspective
Koreference z mezijazykové perspektivy
Year: 2018
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
The subject of this thesis is to study properties of coreference using cross-lingual approaches. The work is motivated by the research on coreference-related linguistic typology. Another motivation is to explore whether differences in the ways how languages express coreference can be exploited to build better models for coreference resolution. We design two cross-lingual methods: the bilingually informed coreference resolution and the coreference projection. The results of our experiments with the methods carried out on Czech-English data suggest that with respect to coreference English is more informative for Czech than vice versa. Furthermore, the bilingually informed resolution applied on parallel texts has managed to outperform the monolingual resolver on both languages. In the experiments, we employ the monolingual coreference resolver and an improved method for alignment of coreferential expressions, both of which we also designed within the thesis.

Abstract (Czech):
Tématem této práce je studium vlastností koreference s použitím mezijazykových přístupů. Motivací práce je výzkum lingvistické typologie založené na koreferenci. Další motivací je prozkoumání, jestli rozdíly ve způsobech, jak jazyky vyjadřují koreferenci, mohou být využity k natrénování lepších modelů pro rozpoznávání koreference. Navrhujeme dvě mezijazykové metody: rozpoznávání koreference s informací z druhého jazyka a projekci koreference. Výsledky našich experimentů s těmito metodami na česko-anglických datech naznačují, že s ohledem na koreferenci přináší angličtina více informací do češtiny než naopak. Rozpoznávání koreference s informací z druhého jazyka navíc dokázalo při aplikaci na paralelních datech překonat na obou jazycích výsledky jednojazykového systému na rozpoznávání. Při experimentech používáme jednojazykový rozpoznávač koreference a vylepšenou metodu na zarovnání koreferenčních výrazů, které jsme rovněž navrhli v rámci této práce.
Topic–Focus Articulation: A Third Pillar of Automatic Evaluation of Text Coherence
Topic–Focus Articulation: Třetí pilíř automatického hodnocení koherence textu
Year: 2018
Authors: Michal Novák, Jiří Mírovský, Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
We present a system for automatic evaluation of surface text coherence in Czech essays written by native and non-native speakers. The features of the EVALD system cover spelling, vocabulary, morphology, syntax, discourse relations and coreference. Newly we add features targeting topic–focus articulation.

Abstract (Czech):
Představujeme systém pro automatické hodnocení textové koherence v českých esejích psaných nerodilými mluvčími. Systém EVALD pracuje s množinou rysů z oblasti pravopisu, slovní zásoby, morfologie, syntaxe, diskurzních vzahů a koreference. Nově nyní přidáváme rysy z oblasti informační struktury věty (aktuálního členění větného).
Diacritics Restoration Using Neural Networks
Doplnění diakritiky pomocí neuronových sítí
Year: 2018
Authors: Jakub Náplava, Milan Straka, Pavel Straňák, Jan Hajič

Abstract (English):
In this paper, we describe a novel combination of a character-level recurrent neural-network based model and a language model applied to diacritics restoration. In many cases in the past and still at present, people often replace characters with diacritics with their ASCII counterparts. Despite the fact that the resulting text is usually easy to understand for humans, it is much harder for further computational processing. This paper opens with a discussion of applicability of restoration of diacritics in selected languages. Next, we present a neural network-based approach to diacritics generation. The core component of our model is a bidirectional recurrent neural network operating at a character level. We evaluate the model on two existing datasets consisting of four European languages. When combined with a language model, our model reduces the error of current best systems by 20% to 64%. Finally, we propose a pipeline for obtaining consistent diacritics restoration datasets for twelve languages and evaluate our model on it. All the code is available under open source license on https://github.com/arahusky/diacritics_restoration.

Abstract (Czech):
Článek popisuje inovativní kombinaci recurrent neural-network based modelu na úrovni znaků a jazykového modelu aplikovanou na úlohu doplnění diakritiky do textu.