ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Computer processing of emotions in text
Počítačové zpracování emocí v textu
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
The volume of text data is increasing constantly, the rise of Web 2.0 brings lots of data created by the Internet users themselves. How do we categorize these data automatically with respect to emotions they express? In this talk, I will introduce basic means of emotional language and methods we use to process it automatically.

Abstract (Czech):
Objem textových dat stále roste, rozvoj Webu 2.0 přináší množství textů generovaných samotnými uživateli Internetu. Jejich příspěvky nezřídka obsahují subjektivní názory, emoce, hodnocení… K čemu a jak můžeme tato data použít? Je možné emoce v textu spolehlivě strojově třídit? 
V přednášce si představíme základní prostředky emocionálního vyjadřování v češtině na všech rovinách popisu jazyka a popíšeme metody automatického zpracovávání emocionálně laděných textů i jejich praktické aplikace z oblasti internetového marketingu, monitoringu sociálních sítí apod.
Stance modality and possibilities of automatic extraction of emotions from written text
Postojová modalita a možnosti automatické extrakce emocionality z psaného textu
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
In this talk, I will introduce basic means of Czech emotional language on all the levels of linguistic description. I will focus on both grammar and lexicon and semantics and pragmatics of evaluative utterances.

Abstract (Czech):
V přednášce si představíme základní prostředky emocionálního vyjadřování v češtině na všech rovinách lingvistického popisu: zaměříme se na stránku lexikální (slovník emocionálních výrazů pro češtinu, evaluativní idiomy, vulgarismy), gramatickou (význam jednotlivých slovních druhů, typické syntaktické vzorce hodnotících vět) a především sémantickou a pragmatickou (ironie, sarkasmus). Popíšeme také základní metody automatického zpracovávání emocionálně laděných textů a jejich praktické aplikace.
Artificial Intelligence with Opinion: Objectivity in computer linguistics
Umělá inteligence s názorem: objektivita v počítačové lingvistice
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
Can artificial intelligence have an opinion? And how do we distinguish between subjective and objective stances using computer linguistic? This talk introduces basic approaches to these problems.

Abstract (Czech):
Může mít umělá inteligence vlastní úsudek? A jak dokážeme počítačově odhalit objektivní či subjektivní názor? Přednáška shrne základní přístupy k objektivitě a subjektivitě v textu.
Using Universal Dependencies for Cross-linguistic Comparison of Syntactic Features in Evaluative Structures
Využití univerzálních závislostí pro mezijazykové srovnání syntaktických rysů evaluativních struktur
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
This paper is to present a unique project of parallel treebank annotation and a case study of its practical use. We describe the project of Universal Dependencies, explain the methodological approach, illustrate the basic principles of parallel annotation and introduce the universal annotation scheme. Also, we provide a contrastive syntactic analysis of evaluative sentences in typologically different languages.

Abstract (Czech):
Příspěvek představuje projekt Universal Dependencie a konkrétní případ jeho využití v oblasti sentiment analysis.
Expressing of emotions in Czech
Vyjadřování emocí v češtině a možnosti extrakce emocionality z psaného textu
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
In this talk, we introduce the basic means of expressing emotions in Czech on all levels of the linguistic description.

Abstract (Czech):
V přednášce si představíme základní prostředky emocionálního vyjadřování v češtině na všech rovinách lingvistického popisu: zaměříme se na stránku lexikální (slovník emocionálních výrazů pro češtinu, evaluativní idiomy, vulgarismy), gramatickou (význam jednotlivých slovních druhů, typické syntaktické vzorce hodnotících vět) a především sémantickou a pragmatickou (ironie, sarkasmus). Popíšeme také základní metody automatického zpracovávání emocionálně laděných textů a jejich praktické aplikace.
Combining Hand-Crafted Rules and Machine Learning Methods in Opinion Target Identification
Kombinace pravidel a metod strojového učení pro identifikaci cílů hodnocení
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská, Aleš Tamchyna

Abstract (English):
This poster shows how we created the rules for  opinion  target  identification  based  on  evaluative  structures automatically found in Prague Dependency Treebank and  combined  them  with  machine  learning  methods, namely linear-chain conditional random fields.

Abstract (Czech):
Poster představuje tvorbu pravidel pro určení cílů hodnocení založenou na evaluativních strukturách automaticky vyhledaných v Pražském závislostním korpusu. Tato pravidla jsme zkombinovali s metodami strojového učení, konkrétně s conditional random fields.
Czech-English Manual Word Alignment
Česko-anglické ruční zarovnání slov
Year: 2016
Authors: David Mareček

Abstract (English):
Czech-English Manual Word Alignment. Czech-English Manual Word Alignment.

Abstract (Czech):
Česko-anglické ruční zarovnání slov. Česko-anglické ruční zarovnání slov.
Delexicalized and Minimally Supervised Parsing on Universal Dependencies
Delexikalizovaný a minimálně supervizovaný parsing na Universal Dependencies
Year: 2016
Authors: David Mareček

Abstract (English):
In this paper, we compare delexicalized transfer and minimally supervised parsing techniques on 32 different languages from Universal Dependencies treebank collection. The minimal supervision is in adding handcrafted universal grammatical rules for POS tags. The rules are incorporated into the unsupervised dependency parser in forms of external prior probabilities. We also experiment with learning this probabilities from other treebanks. The average attachment score of our parser is slightly lower then the delexicalized transfer parser, however, it performs better for languages from less resourced language families (non-Indo-European) and is therefore suitable for those, for which the treebanks often do not exist.

Abstract (Czech):
V tomto článku budeme porovnávat delexicalized přenos a minimálně pod dohledem rozebrat techniky na 32 různých jazyků od Universal závislostí korpusu sbírky. Minimální dohled při přidávání pouštět univerzální gramatická pravidla pro POS tagy. Pravidla jsou začleněny do nekontrolované závislost parseru ve formách externích dřívějších pravděpodobnostech. Také jsme experimentovat s učit se toto pravděpodobností z jiných stromových korpusů. Průměrná připevnění skóre našeho parseru je o něco nižší než v delexicalized přenosu analyzátor, nicméně, to funguje lépe pro jazyky z méně zdroji jazykových rodin (non-Indo-Evropan), a proto je vhodný pro ty, pro které stromových korpusů často neexistují.
Merged bilingual trees based on Universal Dependencies in Machine Translation
Dvojjazyčné stromy založené na Universal Dependencies ve strojovém překladu
Year: 2016
Authors: David Mareček

Abstract (English):
In  this  paper,  we  present  our  new  experimental system of merging dependency
representations  of  two  parallel  sentences
into  one  dependency  tree. All  the  inner  nodes  in  dependency  tree  represent source-target  pairs  of  words,   the  extra words are in form of leaf nodes.  We use Universal Dependencies annotation style, in  which  the  function  words,  whose  usage  often  differs  between  languages,  are annotated  as  leaves.
The  parallel  treebank  is  parsed  in minimally  supervised way. Unaligned  words  are  there  automatically  pushed  to  leaves. We  present a  simple  translation  system  trained  on such   merged   trees   and   evaluate   it   in WMT 2016 English-to-Czech and Czech-to-English  translation  task. Even though the model is so far very simple and no language  model  and  word-reordering  model were  used,  the  Czech-to-English  variant reached similar BLEU score as another established tree-based system.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku představujeme náš nový experimentální systém sloučení závislost
reprezentace dvou rovnoběžných vět
do jednoho strom závislostí. Všechny vnitřní uzly v závislosti stromu představují zdroj-cílové páry slovy, další slova jsou ve formě koncové uzly. Používáme Univerzální Závislosti anotace styl, ve kterém funkční slova, jejichž použití se často liší mezi jazyky, jsou zaznamenány jako listy.
Paralelní korpus je analyzován v minimálně dohlíží způsobem. Nezarovnaný slova jsou zde automaticky tlačil na povrch listů. Představujeme jednoduchý systém překladu vyškoleného na takových sloučených stromech a vyhodnocovat jej WMT 2016 anglicko-to-český a česko-to-anglický překlad úloh. I přesto, že model je doposud velmi jednoduché a byl používán žádný jazykový model a model word-li řazení varianta Český k angličtině dosáhl podobného Bleu skóre jako další zavedeného systému stromu bázi.
Twelve Years of Unsupervised Dependency Parsing
Dvanáct let neřízeného závislostního parsingu
Year: 2016
Authors: David Mareček

Abstract (English):
In the last 12 years, there has been a big progress in the field of unsupervised dependency parsing. Different approaches however sometimes differ in motivation and definition of the problem. Some of them allow using resources that are forbidden by others, since they are treated
as a kind of supervision. The goal of this paper is to define all the variants of unsupervised dependency parsing problem and show their motivation, progress, and the best results. We also discuss the usefulness of the unsupervised
parsing generally, both for the formal linguistics and for the applications.

Abstract (Czech):
V posledních 12 letech došlo k velkým pokroku v oblasti bez dozoru závislostní parsování. Různé přístupy však někdy liší v motivaci a ve vymezení problému. Některé z nich umožňují využití zdrojů, které jsou zakázány jinými, neboť se s nimi zachází jako druh dohledu. Cílem tohoto příspěvku je definovat všechny varianty bez dozoru závislost rozebrat problém a ukázat jejich motivace, pokrok, a nejlepší výsledky. Také jsme diskutovali o užitečnosti látky jako součásti bez dozoru analýze obecně, a to jak pro formální lingvistiky a pro aplikace.
Deltacorpus
Deltacorpus
Year: 2016
Authors: David Mareček, Zhiwei Yu, Daniel Zeman, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Texts in 107 languages from the W2C corpus (http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0022-6133-9), first 1,000,000 tokens per language, tagged by the delexicalized tagger described in Yu et al. (2016, LREC, Portorož, Slovenia).

Abstract (Czech):
Texty ve 107 jazycích z korpusu W2C (http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0022-6133-9), první 1000000 tokenů pro každý jazyk, označkované delexikalizovaným taggerem popsaným v Yu et al. (2016, LREC, Portorož, Slovenia).
Gibbs Sampling Segmentation of Parallel Dependency Trees for Tree-Based Machine Translation
Segmentace paralelních závislostních stromů pomocí Gibbsova samplingu pro stromový strojový překlad
Year: 2016
Authors: David Mareček, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We present a work in progress aimed at extracting translation pairs of source and target dependency treelets to be used in a dependency-based machine translation system. We introduce a novel unsupervised method for parallel tree segmentation based on Gibbs sampling. Using the data from a Czech-English parallel treebank, we show that the procedure converges to a dictionary containing reasonably sized treelets; in some cases, the segmentation seems to have interesting linguistic interpretations.

Abstract (Czech):
Představujeme nedokončené zaměřená na těžbu překladové páry zdrojové a cílové závislost treelets které mají být použity v systému strojového překládání závislostí na bázi. Představíme nový voze metodu pro paralelní segmentaci stromu na základě vzorků Gibbs. S použitím dat z české, anglické paralelním korpusu, ukážeme, že postup konverguje ke slovníku, který obsahuje poměrně velké treelets; V některých případech se zdá, že segmentace mít zajímavé lingvistické výklady.
A Context-aware Natural Language Generation Dataset for Dialogue Systems
Kontextová datová sada pro generování jazyka v dialogových systémech
Year: 2016
Authors: Ondřej Dušek, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We present a novel dataset for natural language generation (NLG) in spoken dialogue systems which includes preceding context (user utterance) along with each system response to be generated, i.e., each pair of source meaning representation and target natural language paraphrase. We expect this to allow an NLG system to adapt (entrain) to the user’s way of speaking, thus creating more natural and potentially more successful responses. The dataset has been collected using crowdsourcing, with several stages to obtain natural user utterances and corresponding relevant, natural, and contextually bound system responses. The dataset is available for download under the Creative Commons 4.0 BY-SA license.

Abstract (Czech):
Představujeme novou datovou sadu pro generování jazyka v hlasových dialogových systémech, která spolu s každou odpovědí systému k vygenerování (pár zdrojová sémantická reprezentace – cílová věta v přirozeném jazyce) uvádí i předcházející kontext (uživatelský dotaz). Očekáváme, že tento kontext dovolí generátorům jazyka adaptovat se na způsob vyjadřování uživatele a tím docílit přirozenějších a potenciálně úspěšnějších odpovědí. Datová sada byla vytvořena za pomoci crowdsourcingu v několika fázích, aby bylo možno získat přirozené uživatelské dotazy a odpovídající přirozené, relevantní a kontextově zapojené odpovědi systému. Datová sada je dostupná online pod otevřenou licencí Creative Commons 4.0 BY-SA.
A Context-aware Natural Language Generator for Dialogue Systems
Kontextový generátor přirozeného jazyka pro dialogové systémy
Year: 2016
Authors: Ondřej Dušek, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We present a novel natural language generation system for spoken dialogue systems capable of entraining (adapting) to users' way of speaking, providing contextually appropriate responses. The generator is based on recurrent neural networks and the sequence-to-sequence approach. It is fully trainable from data which include preceding context along with responses to be generated. We show that the context-aware generator yields significant improvements over the baseline in both automatic metrics and a human pairwise preference test.

Abstract (Czech):
Představujeme nový generátor přirozeného jazyka pro hlasové dialogové systémy, který je schopný přizpůsobit se způsobu, jakým mluví uživatel, a poskytovat odpovědi přiměřené kontextu dialogu. Generátor je založen na neuronových sítích a přístupu sequence-to-sequence. Je plně trénovatelný z dat, která spolu s trénovacími výstupy generátoru obsahují také předchozí kontext. Ukazujeme, že kontextový generátor přináší signifikantní zlepšení oproti základnímu generátoru, a to jak z pohledu automatických metrik, tak v preferenčním testu lidského hodnocení.
Alex Context NLG Dataset
Kontextová datová sada pro generování jazyka
Year: 2016
Authors: Ondřej Dušek, Filip Jurčíček

Abstract (English):
A dataset intended for fully trainable natural language generation (NLG) systems in task-oriented spoken dialogue systems (SDS), covering the English public transport information domain. 
It includes preceding context (user utterance) along with each data instance (pair of source meaning representation and target natural language paraphrase to be generated). Taking the form of the previous user utterance into account for generating the system response allows NLG systems trained on this dataset to entrain (adapt) to the preceding utterance, i.e., reuse wording and syntactic structure. This should presumably improve the perceived naturalness of the output, and may even lead to a higher task success rate.
Crowdsourcing has been used to obtain natural context user utterances as well as natural system responses to be generated.

Abstract (Czech):
Datová sada pro plně trénovatelné generátory jazyka v hlasových dialogových systémech, která pokrývá doménu anglických informací o veřejné dopravě. 
Spolu s každou datovou položkou (pár zdrojové reprezentace významu a věty v přirozeném jazyce jako cíl generování) obsahuje i předcházející kontext (uživatelův dotaz, který má systém egnerovanou větou zodpovědět). Zohlednění formy předchozího dotazu pro generování umožní generátorům natrénovaným na této datové sadě adaptovat se na předchozí dotazy, tj. používat stejné shodné výrazy a syntaktické konstrukce jako uživatel dialogového systému. Předpokládáme, vygenerované věty tak budou vnímány jako přirozenější, což může vést i k úspěšnějším dialogům.
Pro získání přirozených uživatelských dotazů i odpovědí systému byla použita metoda crowdsourcingu.
Sequence-to-Sequence Generation for Spoken Dialogue via Deep Syntax Trees and Strings
Generování hloubkově syntaktických stromů a řetězců pro dialogové systémy s použitím metody sequence-to-sequence
Year: 2016
Authors: Ondřej Dušek, Filip Jurčíček

Abstract (English):
We present a natural language generator based on the sequence-to-sequence approach that can be trained to produce natural language strings as well as deep syntax dependency trees from input dialogue acts, and we use it to directly compare two-step generation with separate sentence planning and surface realization stages to a joint, one-step approach.

We were able to train both setups successfully using very little training data. The joint setup offers better performance, surpassing state-of-the-art with regards to n-gram-based scores while providing more relevant outputs.

Abstract (Czech):
Prezentujeme generátor přirozeného jazyka založený na metodě sequence-to-sequence, který lze natrénovat tak, aby z dialogových aktů produkoval buď věty v přirozeném jazyce, nebo hloubkově syntaktické závislostní stromy. Na generátoru potom přímo porovnáváme dvoufázové generování, které používá oddělené větné plánování a povrchovou realizaci, s jednofázovým přístupem.

Obě nastavení generátoru jsme byli schopni natrénovat s použitím velmi malého množství trénovacích dat. Jednofázové generování dosahuje lepších výsledků; překonává nejlepší předchozí výsledek podle n-gramových automatických metrik a zároveň nabízí relevantnější výstupy.
Diatheses of Complex Predicates in Czech
Diateze komplexních predikátů v češtině
Year: 2016
Authors: Václava Kettnerová

Abstract (English):
Diatheses represent relations between different surface syntactic structures of verbs. They are conditioned by changes in morphological meaning of a verb and they are associated with specific changes in its valency structure. In this contribution, I discussed changes in the surface syntactic expressions of Czech complex predicates.

Abstract (Czech):
Diateze představují vztahy mezi různými povrchověsyntaktickými strukturami sloves. Jsou podmíněny změnou morfologické charakteristiky slovesného rodu a jsou spojeny se změnami v povrchověsyntaktickém vyjádření valenčních doplnění sloves. V příspěvku jsme se zaměřili na specifické změny, kterým podléhají valenční doplnění českých funkčních sloves.
Distribution of Valency Complementations in Light Verb Constructions
Distribuce valenčních doplnění v konstrukcích s funkčními slovesy
Year: 2016
Authors: Václava Kettnerová

Abstract (English):
The contribution discusses the distribution of ACTors in light verb constructions in Czech.

Abstract (Czech):
Příspěvek se zabývá distribucí Konatele v konstrukcích komplexních predikátů s kategoriálními slovesy.
Syntactic Structure of Complex Predicates and its Description in the Valency Lexicon
Syntaktická struktura komplexních predikátů a její popis ve valenčním slovníku
Year: 2016
Authors: Václava Kettnerová

Abstract (English):
This chapter describes the syntactic structure of Czech complex predicates with light verbs in active voice. Four types of Czech complex predicates are distinguished. Their rules based description and representation in the valency lexicon are proposed.

Abstract (Czech):
Kapitola popisuje syntaktickou strukturu českých komplexních predikátů s funkčním slovesem v aktivu. Vymezuje čtyři typy komplexních predikátů. Navrhuje pravidlový popis daných jazykových jevů a jejich zachycení ve slovníku.
Lexicographic Description of Complex Predicates in Czech: Between Lexicon and Grammar
Lexikografický popis komplexních predikátů v češtině: Mezi lexikonem a gramatikou
Year: 2016
Authors: Václava Kettnerová, Petra Barančíková, Markéta Lopatková

Abstract (English):
In this contribution, we propose a lexicographic representation of Czech complex predicates. Special attention is devoted to the selection of collocations of function verbs and predicative nouns and to the annotation of their syntactic structure.

Abstract (Czech):
V příspěvku navrhujeme lexikografickou reprezentaci komplexivních predikátů v češtině. Zvláštní oddíl je věnován výběru kolokací funkčních sloves a predikativních jmen a anotaci jejich syntaktické struktury.
Distribution of Valency Complements in Czech Complex Predicates: Between Verb and Noun
Distribuce valenčních doplnění v českých složených predikátech: Mezi slovesem a substantivem
Year: 2016
Authors: Václava Kettnerová, Eduard Bejček

Abstract (English):
In this paper, we focus on Czech complex predicates formed by a light verb and a predicative noun expressed as the direct object. Although Czech – as an inflectional language encoding syntactic relations via morphological cases – provides an excellent opportunity to study the distribution of valency complements in the syntactic structure with complex predicates, this distribution has not been described so far. On the basis of a manual analysis of the richly annotated data from the Prague Dependency Treebank, we thus formulate principles governing this distribution. In an automatic experiment, we verify these principles on well-formed syntactic structures from the Prague Dependency Treebank and the Prague Czech-English Dependency Treebank with very satisfactory results: the distribution of 97% of valency complements in the surface structure is governed by the proposed principles. These results corroborate that the surface structure formation of complex predicates is a regular process.

Abstract (Czech):
V tomto článku se zaměřujeme na české složené predikáty, které jsou tvořené lehkým slovesem a predikativním jménem vyjádřeným jako přímý objekt. Ačkoli čeština -- jakožto inflekční jazyk -- poskytuje výbornou příležitost pro studium distribuce valenčních doplnění složených predikátů, tato distribuce dosud nebyla poplsána. Na základě manuální analýzy bohatě anotovaných dat PDT formulujeme poučky řídicí tuto distribuci. V automatickém experimentu tyto poučky ověřujeme na korektních syntaktických strukturách PDT a PCEDT s velmi uspokojivými výsledky: distribuce 97% valenčních doplnění se řídí navrženými poučkami. Tyto výsledky dokládají, že vytváření povrchové struktury složených predikátů je pravidelný proces.
Towards Comparability of Linguistic Graph Banks for Semantic Parsing
Ke srovnatelnosti lingvistických závislostních grafů pro sémantickou analýzu
Year: 2016
Authors: Stephan Oepen, Marco Kuhlmann, Yusuke Miyao, Daniel Zeman, Silvie Cinková, Dan Flickinger, Jan Hajič, Angelina Ivanova, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
Increased interest in natural language ‘understanding’ has brought into the focus of much current work a variety of techniques often described as ‘semantic parsing’.

Abstract (Czech):
Zvýšený zájem o ‚porozumění‘ přirozeným jazykům způsobil, že do centra pozornosti současného výzkumu se dostávají různé postupy, často popisované jako ‚sémantická analýza‘.