ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Improving Dependency Parsing Using Sentence Clause Charts
Zlepšení závislostního parsingu pomocí klauzálních grafů
Year: 2016
Authors: Vincent Kríž, Barbora Hladká

Abstract (English):
We propose a method for improving the dependency parsing of complex sentences. This method assumes segmentation of input sentences into clauses and does not require to re-train a parser of one's choice. We represent a sentence clause structure using clause charts that provide a layer of embedding for each clause in the sentence. Then we formulate a parsing strategy as a two-stage process where (i)  coordinaed and subordinated clauses of the sentence are parsed separately with respect to the sentence clause chart and (ii) their dependency trees become subtrees of the final tree of the sentence. The object language is Czech and the parser used is a maximum spanning tree parser trained on the Prague Dependency Treebank. We have achieved an average 0.97% improvement in the unlabeled attachment score. Although the method has been designed for the dependency parsing of Czech, it is useful for other parsing techniques and languages.

Abstract (Czech):
Navrhujeme metodu, která zlepšuje závislostní parsing složených vět. Metoda předpokládá segmentaci věty do klauzí a nevyžaduje přetrénování parseru. Klauzální strukturu věty reprezentujeme pomocí klauzálních grafů, které poskytují informaci o vnoření každé klauze. Navrhujeme postup, ve kterém parsujeme klauze nezávisle a vzniklé závislostní stromy vkládáme jako podstromy do finálního stromu pro celou větu. Metodu aplikujeme na češtinu a experimentujeme s MST parserem natrénovaným na PDT 2.0. Dosahujeme zvýšení UAS o 0.97%.
Czech Legal Text Treebank 1.0
Český korpus právních textů 1.0
Year: 2016
Authors: Vincent Kríž, Barbora Hladká, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
We introduce a new member of the family of Prague dependency treebanks. The Czech Legal Text Treebank 1.0 is a morphologically and syntactically annotated corpus of 1,128 sentences. The treebank contains texts from the legal domain, namely the documents from the Collection of Laws of the Czech Republic. Legal texts differ from other domains in several language phenomena influenced by rather high frequency of very long sentences. A manual annotation of such sentences presents a new challenge. We describe a strategy and tools for this task. The resulting treebank can be explored in various ways. It can be downloaded from the LINDAT/CLARIN repository and viewed locally using the TrEd editor or it can be accessed on-line using the KonText and TreeQuery tools.

Abstract (Czech):
Představujeme nového člena rodiny pražských závislostních korpusů. Český korpus právních textů je morfologicky a syntakticky anotovaný korpus 1128 vět, který obsahuje texty z právní domény, konkrétně dokumenty ze Sbírky zákonů České republiky. Právní texty se odlišují od jiných domén v několika jazykových jevech vyplývajících z vysoké četnosti velmi dlouhých vět. Manuální anotace takových vět představuje novou výzvu. Popisujeme strategii a nástroje pro tento úkol. Korpus je dostupný několika způsoby, a sice z repozitáře LINDAT/CLARIN a on-line pomocí aplikací KonText a TreeQuery.
VIADAT-REPO
VIADAT-REPO
Year: 2016
Authors: Ondřej Košarko, Jan Hajič

Abstract (English):
VIDATA-REPO is a modification to lindat-dspace platform; it's a part of the VIADAT project and as such will be a part of a "virtual assistant" for processing, annotation, enrichment and accessing of audio and video recordings.

Abstract (Czech):
VIADAT-REPO je součást projektu VIADAT, tj. část "virtuálního asistenta" pro zpracování, anotaci, obohacení a přístup k audio a video nahrávkám. Základem tohoto softwaru je repozitář lindat-dspace.
The IR Task at the CLEF eHealth Evaluation Lab 2016: User-centred Health Information Retrieval
Úloha vyhledávání informací v CLEF eHealth Evaluation Lab 2016: vyhledávání zdravotních informací pro uživatele
Year: 2016
Authors: Guido Zuccon, João Palotti, Lorraine Goeuriot, Liadh Kelly, Mihai Lupu, Pavel Pecina, Henning Müller, Julie Budaher, Anthony Deacon

Abstract (English):
This paper details the collection, systems and evaluation methods used in the IR Task of the CLEF 2016 eHealth Evaluation Lab. This task investigates the effectiveness of web search engines in providing access to medical information for common people that have no or little medical knowledge. The task aims to foster advances in the development of search technologies for consumer health search by providing resources and evaluation methods to test and validate search systems. The problem considered in this year’s task was to retrieve web pages to support the information needs of health consumers that are faced by a medical condition and that want to seek relevant health information online through a search engine. As part of the evaluation exercise, we gathered 300 queries users posed with respect to 50 search task scenarios. The scenarios were developed from real cases of people seeking health information through posting requests of help on a web forum. The presence of query variations for a single scenario helped us capturing the variable quality at which queries are posed. Queries were created in English and then translated into other languages. A total of 49 runs by 10 different teams were submitted for the English query topics; 2 teams submitted 29 runs for the multilingual topics.

Abstract (Czech):
Souhrnný článek o přípravě, průbehu a výsledcích soutěže vyhledávání zdravotních informací CLEF eHealth Evaluation Lab 2016.
Public License Selector
Selektor veřejných licencí
Year: 2016
Authors: Michal Sedlák, Pavel Straňák, Paweł Kamocki

Abstract (English):
Customizable tool that will help user select the right public license for his data or software

Abstract (Czech):
nástroj, který pomůže uživateli vybrat vhodnou veřejnou licenci jeo jeho data nebo software
CLARIN Concept Registry: The New Semantic Registry
CLARIN Concept Registry: nový sémantický rejstřík
Year: 2016
Authors: Ineke Schuurman, Menzo Windhouwer, Oddrun Ohren, Daniel Zeman

Abstract (English):
The CLARIN Concept Registry (CCR) is the place in the CLARIN Infrastructure where common
and shared semantics are defined. This is important to achieve semantic interoperability, and to overcome to a degree the diversity in data structures, either in metadata or linguistic resources, encountered within the infrastructure. Whereas in the past, CLARIN has been using the ISOcat registry for these purposes, nowadays this new CCR registry is being used, as ISOcat turned out to have some serious drawbacks as far as its use in the CLARIN community is concerned. The main difference between both semantic registries is that the new CCR registry is a concept
registry whereas ISOcat is a data category registry. In this paper we describe why this choice has been made. We also describe the most important other characteristics of the new (Open)SKOSbased registry, as well as the management procedures used to prevent a recurrent proliferation of entries, as was the case with ISOcat.

Abstract (Czech):
CLARIN Concept Registry (CCR, Rejstřík konceptů CLARIN) je součást Infrastruktury CLARIN a místo, kde se definuje společná a sdílená sémantika. To je důležité pro dosažení sémantické interoperability a pro překonání různosti datových struktur v metadatech a lingvistických zdrojích, se kterou se v rámci infrastruktury setkáváme.
Interrogation unit for wooden buildings monitoring
Interogační jednotka pro monitorování dřevostaveb
Year: 2016
Authors: Michal Olbrich

Abstract (English):
This thesis presents the original computer program that monitors a stability of structural elements in timber constructions. The program captures and evaluates the data from fiber-optic FBG sensors embedded into the glued wooden beams.
Glued timber beams deflect under load, which causes deformation of the optical sensors. This deformation is recorded with a spectrum analyzer that evaluates the spectrum reflected from the optical sensors. The broad-spectrum laser source emits the light through the optical fiber into the FBG sensors.
The created computer program called FBG Monitor analyzes the measured data and controls connected devices. It allows you to configure measurement parameters, view and store measured values. The program FBG Monitor can be controlled remotely via a web interface.

Abstract (Czech):
Diplomová práce předkládá autorem samostatně vytvořený původní počítačový program, který monitoruje stabilitu nosných prvků v dřevostavbách. Program snímá a vyhodnocuje data z optovláknových FBG senzorů zabudovaných do dřevěných lepených nosníků.
Dřevěné lepené nosníky se při zátěži prohýbají, což vyvolává deformaci optických senzorů. Tato deformace je zaznamenána pomocí spektrálního analyzátoru, který vyhodnocuje spektrum odražené od optických senzorů. Do nich je optickým vláknem přivedeno světlo ze širokospektrálního laserového zdroje.
Vytvořený počítačový program s názvem FBG Monitor analyzuje naměřená data a ovládá připojená zařízení. Umožňuje konfigurovat parametry měření, prohlížet a ukládat hodnoty. Program FBG Monitor lze ovládat vzdáleně přes webové rozhraní.
Radio said... or the mapping of location and actor in a bilingual dependency treebank
Hlásili to v rozhlase aneb vzájemné mapování lokace a aktora v dvojjazyčném závislostním korpusu
Year: 2016
Authors: Jana Šindlerová

Abstract (English):
In the talk, we discuss one particular type of structural difference between Czech and English parallel sentences in a bilingual dependency treebank PCEDT, i.e., the mapping of valency complementation of teh ACT type and the free modification of the LOC type. In the analysis of corpus sentences we comment on the impact of the language specific syntacto-semantic preferences of concrete words in the position of subject and predicate on the differences in valency patterns of verbs.

Abstract (Czech):
V příspěvku se zabýváme jedním typem strukturní odlišnosti mezi českými a anglickými paralelními větami v dvojjazyčném korpusu PCEDT, konkrétně vzájemným mapováním valenčních doplnění aktorového typu a (nevalenčních) lokačních doplnění. Analýzou korpusových příkladů ukazujeme, do jaké míry se na rozdílech ve valenci sloves v překladově ekvivalentních větách podílejí jazykově specifické- syntakticko-sémantické preference konkrétních slov na pozicích subjektu a predikátu
Prague Discourse Treebank 2.0
Pražský diskurzní korpus 2.0
Year: 2016
Authors: Magdaléna Rysová, Pavlína Synková, Jiří Mírovský, Eva Hajičová, Anna Nedoluzhko, Radek Ocelák, Jiří Pergler, Lucie Poláková, Veronika Pavlíková, Jana Zdeňková, Šárka Zikánová

Abstract (English):
PDiT 2.0 is a new version of the Prague Discourse Treebank. It contains a complex annotation of discourse phenomena enriched by the annotation of secondary connectives.

Abstract (Czech):
PDiT 2.0 je novou verzí Pražského diskurzního korpusu. Přináší komplexní anotaci diskurzních jevů, obohacenou o anotaci sekundárních konektorů.
Verb Sense Disambiguation in Machine Translation
Rozlišení významu u sloves ve strojovém překladu
Year: 2016
Authors: Roman Sudarikov, Ondřej Dušek, Martin Holub, Ondřej Bojar, Vincent Kríž

Abstract (English):
We describe experiments in Machine Translation using word sense disambiguation (WSD) information. This work focuses on WSD in verbs, based on two different approaches -- verbal patterns based on corpus pattern analysis and verbal word senses from valency frames. We evaluate several options of using verb senses in the source-language sentences as an additional factor for the Moses statistical machine translation system.
Our results show a statistically significant translation quality improvement in terms of the BLEU metric for the valency frames approach, but in manual evaluation, both WSD methods bring improvements.

Abstract (Czech):
Popisujeme experimenty s použitím rozlišení významu slov (WSD) ve strojovém překladu. Zaměřujeme se na WSD u sloves a používáme dva různé přístupy -- slovesné vzorce založené na metodě corpus pattern analysis a významy sloves z valenčního slovníku. Vyhodnocujeme několik způsobů, jak použít významy sloves jako dodatečný faktor ve strojovém překladači Moses. Výsledky ukazují statisticky signifikantní zlepšení kvality překladu z pohledu metriky BLEU pro přístup s valenčním slovníkem, ale v ruční evaluaci vycházejí obě metody WSD jako přínos.
Using MT-ComparEval
Používání nástroje MT-ComparEval
Year: 2016
Authors: Roman Sudarikov, Martin Popel, Ondřej Bojar, Aljoscha Burchardt, Ondřej Klejch

Abstract (English):
The paper showcases the MT-ComparEval tool for qualitative evaluation of machine translation (MT). MT-ComparEval is an opensource
tool that has been designed in order to help MT developers by providing a graphical user interface that allows the comparison
and evaluation of different MT engines/experiments and settings.

Abstract (Czech):
Tento představuje nástroj MT-ComparEval pro kvalitativní vyhodnocení strojového překladu. MT-ComparEval je opensourcový nástroj, který byl navržen tak, aby pomáhal vývojářům strojových překladačů díky grafickému rozhraní, které umožňuje porovnávat a vyhodnocovat různé překladače či experimenty a nastavení.
Tools and Guidelines for Principled Machine Translation Development
Nástroje a doporučení pro důsledný vývoj strojového překladu
Year: 2016
Authors: Nora Aranberri, Eleftherios Avramidis, Aljoscha Burchardt, Ondřej Klejch, Martin Popel, Maja Popović

Abstract (English):
This work addresses the need to aid Machine Translation (MT) development cycles with a complete workflow of MT evaluation methods. Our aim is to assess, compare and improve MT system variants. We hereby report on novel tools and practices that support various measures, developed in order to support a principled and informed approach of MT development

Abstract (Czech):
Tento článek reaguje na potřebu podpory strojového překladu pomocí vývojových cyklů s integrovanými evaluačními metodami. Naším cílem je zhodnotit, porovnat a vylepšit různé varianty strojových překladačů. Článek pojednává o nových nástrojích a praktikách, které podporují informovaný přístup k vývoji strojových překladačů.
UFAL at SemEval-2016 Task 5: Recurrent Neural Networks for Sentence Classification
UFAL v úloze SemEval-2016 Task 5: Klasifikace vět pomocí rekurentních neuronových sítí
Year: 2016
Authors: Aleš Tamchyna, Kateřina Veselovská

Abstract (English):
This  paper  describes  our  system  for  aspect-based sentiment analysis (ABSA). We participate in Subtask 1 (sentence-level ABSA), focusing specifically on aspect category detection. We  train  a  binary  classifier  for  each category. This  year’s  addition  of  multiple languages  makes  language-independent  approaches  attractive. We  propose  to  utilize neural  networks  which  should  be  capable  of
discovering linguistic patterns in the data automatically,   thereby  reducing  the  need  for language-specific tools and feature engineering.

Abstract (Czech):
Článek popisuje náš systém pro aspektovou analýzu postojů (ABSA). Účastníme se podúkolu 1 (ABSA na úrovni vět), v jeho rámci se pak zaměřujeme na detekci kategorií aspektů. Trénujeme binární klasifikátory pro každou kategorii. Letošní rozšíření o další jazyky motivuje jazykově nezávislé přístupy. Navrhujeme využít neuronové sítě, které by měly automaticky detekovat v datech jazykové konstrukce, a tak omezit nutnost využívat jazykově závislé nástroje a ruční návrh rysů.
Target-Side Context for Discriminative Models in Statistical Machine Translation
Cílový kontext v diskriminativních modelech strojového překladu
Year: 2016
Authors: Aleš Tamchyna, Alexander Fraser, Ondřej Bojar, Marcin Junczys-Dowmunt

Abstract (English):
Discriminative translation models utilizing source context have been shown to help statistical machine translation performance. We propose a novel extension of this work using target context information. Surprisingly, we show that this model can be efficiently integrated directly in the decoding process. Our approach scales to large training data sizes and results in consistent improvements in translation quality on four language pairs. We also provide an analysis comparing the strengths of the baseline source-context model with our extended source-context and target-context model and we show that our extension allows us to better capture morphological coherence. Our work is freely available as part of Moses.

Abstract (Czech):
Diskriminativní překladové modely, které využívají zdrojový kontext, zlepšují kvalitu statistického strojového překladu. V tomto článku navrhujeme nové rozšíření, které navíc využívá i informace z cílového kontextu. Ukazujeme, že i takový model lze efektivně integrovat přímo do procesu dekódování. Náš přístup lze uplatnit i na velká trénovací data a jeho využití konzistentně zlepšuje kvalitu překladu u čtyř jazykových párů. Analyzujeme také zvlášť přínos zdrojového a cílového kontextu a ukazujeme, že toto rozšíření lépe zachycuje morfologickou shodu. Model je volně dostupný v rámci softwaru Moses.
Manual and Automatic Paraphrases for MT Evaluation
Ruční a automatické parafráze pro hodnocení strojového překladu
Year: 2016
Authors: Aleš Tamchyna, Petra Barančíková

Abstract (English):
Paraphrasing of reference translations has been shown to improve the correlation with human judgements in automatic evaluation of
machine translation (MT) outputs. In this work, we present a new dataset for evaluating English-Czech translation based on automatic
paraphrases. We compare this dataset with an existing set of manually created paraphrases and find that even automatic paraphrases can
improve MT evaluation. We have also propose and evaluate several criteria for selecting suitable reference translations from a larger set.

Abstract (Czech):
Již v minulosti se ukázalo, že parafrázování referenčních překladů zlepšuje korelaci s lidským hodnocením při automatickém vyhodnocování strojového překladu. V této práci představujeme novou sadu dat k vyhodnocování anglicko-českého překladu založenou na automatických parafrázích. Tuto sadu porovnáváme s existující sadou ručně tvořených parafrází a zjišťujeme, že i automatické parafráze mohou hodnocení překladu zlepšit. Navrhujeme a vyhodnocujeme také několik kritérií pro výběr vhodných referenčních překladů z větší sady.
CUNI-LMU Submissions in WMT2016: Chimera Constrained and Beaten
Systémy CUNI-LMU na WMT2016: Chiméra spoutána a poražena
Year: 2016
Authors: Aleš Tamchyna, Roman Sudarikov, Ondřej Bojar, Alexander Fraser

Abstract (English):
This paper describes the phrase-based systems
jointly submitted by CUNI and LMU
to English-Czech and English-Romanian
News translation tasks of WMT16. In contrast
to previous years, we strictly limited
our training data to the constraint datasets,
to allow for a reliable comparison with
other research systems. We experiment
with using several additional models in our
system, including a feature-rich discriminative
model of phrasal translation.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje společnou praci UK a LMU nad anglické-českého a anglický-rumunského systémy frázových překladu pro WMT16. V porovnání s minulými pokusy, jsme přísně omezili trénovací daty na constrained, aby bylo možné spolehlivé porovnat naší systémy s jiné výzkumné systémy. My jsme zkoušeli využiti několika dalších modelů v naších systémech, včetně diskriminačního modelu frázových překladu.
UDPipe
UDPipe
Year: 2016
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
UDPipe is an trainable pipeline for tokenization, tagging, lemmatization and dependency parsing of CoNLL-U files. UDPipe is language-agnostic and can be trained given only annotated data in CoNLL-U format. Trained models are provided for nearly all UD treebanks. UDPipe is available as a binary, as a library for C++, Python, Perl, Java, C#, and as a web service.

UDPipe is a free software under Mozilla Public License 2.0 and the linguistic models are free for non-commercial use and distributed under CC BY-NC-SA license, although for some models the original data used to create the model may impose additional licensing conditions.

Abstract (Czech):
UDPipe je trénovatelný nástroj pro tokenizaci, tagging, lemmatizaci a závislostní parsing CoNLL-U souborů. UDPipe je jazykově nezávislý a pro natrénování jazykového modelu stačí označkovaná data v CoNLL-U formátu. Předtrénované jazykové modely jsou k dispozici pro téměř všechny UD korpusy. UDPipe je k dispozici jako spustitelný soubor, jako knihovna pro C++, Python, Perl, Java, C#, a také jako webová služba.

UDPipe je svobodný software licencovaný pod Mozilla Public License 2.0 a jazykové modely jsou k dispozici pro nekomerční použití pod licencí CC BY-NC-SA, nicméně původní data použitá k vytvoření modelů mohou v některých případech ukládat další licenční omezení.
Complete Analysis from Unstructured Text to Dependency Tree with UDPipe and NameTag
Úplná analýza nestrukturovaného textu až k závislostnímu stromu pomocí nástrojů UDPipe a NameTag
Year: 2016
Authors: Milan Straka, Jana Straková, Jan Hajič

Abstract (English):
We present our in-house software tools for NLP: UDPipe, an open-source tool for processing CoNLL-U files which performs tokenization, morphological analysis, POS tagging and dependency parsing for 32 languages; and NameTag, a named entity recognizer for Czech and English. Both tools achieve excellent performance and are distributed with pretrained models, while running with minimal time and memory requirements. UDPipe and NameTag are also trainable with your own data. Both tools are open-source and distributed under Mozilla Public License 2.0 (software) and CC BY-NC-SA (data). The binary, C++ library with Python, Perl, Java and C# bindings along with online web service and demo are available at http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe and http://ufal.mff.cuni.cz/nametag.

Abstract (Czech):
Představujeme naše softwarové nástroje pro NLP: UDPipe, open-source nástroj pro zpracování CoNLL-U souborů, který provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, určování slovních druhů a závislostní parsing pro 32 jazyků; a NameTag, rozpoznávač pojmenovaých entit pro češtinu a angličtinu. Oba nástroje dosahují vynikajících výsledků, jsou dostupné s předtrénovanými modely a mají minimální nároky na čas a paměť počítače. UDPipe a NameTag lze také trénovat s použitím vlastních dat. Oba nástroje jsou open-source a jsou dostupné v licenci Mozilla Public License 2.0 (software) a CC BY-NC-SA (data). Program, C++ knihovna s vazbami na Python, Perl, Java a C# a také online web service a demo jsou dostupné na odkazech http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe a http://ufal.mff.cuni.cz/nametag.