ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
What a Transfer-Based System Brings to the Combination with PBMT
Přínosy systému založeného na transferu pro PBMT
Year: 2015
Authors: Aleš Tamchyna, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present a thorough analysis of a combination of a statistical and a transfer-based system for English->Czech translation, Moses and TectoMT. We describe several techniques for inspecting such a system combination which are based both on automatic and manual evaluation. While TectoMT often produces bad translations, Moses is still able to select the good parts of them. In many cases, TectoMT provides useful novel translations which are otherwise simply unavailable to the statistical component, despite the very large training data. Our analyses confirm the expected behaviour that TectoMT helps with preserving grammatical agreements and valency requirements, but that it also improves a very diverse set of other phenomena. Interestingly, including the outputs of the
transfer-based system in the phrase-based search seems to have a positive effect on the search space. Overall, we find that the components of this combination are complementary and the final system produces significantly better translations than either component by itself.

Abstract (Czech):
Představujeme podrobnou analýzu kombinace systému založeného na transferu TectoMT se statistickým systémem Moses pro překlad mezi angličtinou a češtinou. Popisujeme možnosti zkoumání této kombinace systémů jak pomocí ruční, tak i automatické evaluace. Přesto, že výstupy TectoMT často obsahují chyby, Moses dokáže z jeho výstupů vybrat vhodné části. V mnoha případech pak TectoMT poskytne nové, užitečné překladové varianty, které jsou pro statistickou komponentu jinak nedosažitelné, navzdory velikosti trénovacích dat. Naše analýzy potvrzují, že TectoMT napomáhá dodržení gramatické shody a požadavků valence, ale zároveň zlepšuje překlad rozmanité škály jazykových jevů. Zahrnutí výstupů systému založeného na transferu do frázového překladu má také zřejmě pozitivní vliv na prohledávaný prostor hypotéz. Zjišťujeme, že jednotlivé komponenty této kombinace jsou komplementární a výsledný systém překládá signifikantně lépe než kterákoliv jednotlivá komponenta.
A Discriminative Model for Semantics-to-String Translation
Diskriminativní model pro překlad ze sémantické reprezentace
Year: 2015
Authors: Aleš Tamchyna, Chris Quirk, Michel Galley

Abstract (English):
We present a feature-rich discriminative model for machine translation which uses an abstract semantic representation on the source side. We include our model as an additional feature in a phrase-based decoder and we show modest gains in BLEU score in an n-best re-ranking experiment.

Abstract (Czech):
Představujeme diskriminativní model s bohatou sadou rysů pro strojový překlad, který využívá abstraktní sémantickou reprezentaci na zdrojové straně. Náš model využíváme jako nový rys ve frázovém překladači a dosahujeme mírných zlepšení BLEU skóre v experimentu n-best reranking.
Czech Aspect-Based Sentiment Analysis: A New Dataset and Preliminary Results
Postojová analýza aspektů v češtině: nová datová sada a předběžné výsledky
Year: 2015
Authors: Aleš Tamchyna, Ondřej Fiala, Kateřina Veselovská

Abstract (English):
This work focuses on aspect-based sentiment analysis, a relatively recent task in natural language processing. We present a new dataset for Czech aspect-based sentiment analysis which consists of segments from user reviews of IT products. We also describe our work in progress on the task of aspect term extraction. We believe that this area can be of interest to other workshop participants and that this paper can inspire a fruitful discussion on the topic with researchers from related fields.

Abstract (Czech):
V této práci se zaměřujeme na postojovou analýzu aspektů, což je relativně nová úloha z oblasti počítačového zpracování přirozených jazyků (NLP). Představujeme novou datovou sadu v češtině, která sestává z uživatelských hodnocení produktů z oblasti IT. Zároveň popisujeme průběh naší práce na automatické extrakci aspektů. Věříme, že tato oblast může účastníky workshopu zaujmout a že tento příspěvek podnítí diskuzi na toto téma s výzkumníky z příbuzných oborů.
Parsito
Parsito
Year: 2015
Authors: Milan Straka

Abstract (English):
Parsito is a fast open-source dependency parser written in C++. Parsito is based on greedy transition-based parsing, it has very high accuracy and achieves a throughput of 30K words per second. Parsito can be trained on any input data without feature engineering, because it utilizes artificial neural network classifier. Trained models for all treebanks from Universal Dependencies project are available (37 treebanks as of Dec 2015).

Abstract (Czech):
Parsito je rychlý závislostní parser napsaný v C++ vydaný jako open-source. Parsito je založené na transition-based parsingu, má vysokou úspěšnost a dosahuje rychlosti 30 tisíc slov za sekundu. Parsito lze natrénovat na libovolných vstupních datech, bez nutnosti navrhovat jazykově závislé rysy, protože používá klasifikátor založený na neuronových sítích. K dispozici jsou natrénované modely pro všechny treebanky z projektu Universal Dependencies (37 treebanků k prosinci 2015).
MorphoDiTa
MorphoDiTa
Year: 2015
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
MorphoDiTa: Morphological Dictionary and Tagger is an open-source tool for morphological analysis of natural language texts. It performs morphological analysis, morphological generation, tagging and tokenization and is distributed as a standalone tool or a library, along with trained linguistic models. In the Czech language, MorphoDiTa achieves state-of-the-art results with a throughput around 10-200K words per second. MorphoDiTa is a free software under LGPL license 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):
MorphoDiTa (morfologický slovník a tagger) je open-source nástroj pro morfologickou analýzu textů v přirozených jazycích. Provádí morfologickou analýzu, morfologické generování, tagování a tokenizaci a je distribuován jako samostatný nástroj nebo jako knihovna spolu s natrénovanými lingvistickými modely. V českém jazyce dosahuje MorphoDiTa state-of-the-art výsledků s rychlostí 10-200 tisíc slov za sekundu. MorphoDiTa je svobodný software pod LGPL licencí a jazykové modely jsou zdarma pro nekomerční použití a jsou distribuovány pod CC BY-NC-SA licencí, i když u některých modelů mohou původní data použitá k vytvoření modelu implikovat další licenční podmínky.
NameTag
NameTag
Year: 2015
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
NameTag is an open-source tool for named entity recognition (NER). NameTag identifies proper names in text and classifies them into predefined categories, such as names of persons, locations, organizations, etc. NameTag is distributed as a standalone tool or a library, along with trained linguistic models. In the Czech language, NameTag achieves state-of-the-art performance (Straková et. al. 2013). NameTag is a free software under LGPL license 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):
NameTag je open-source nástroj pro rozpoznávání jmenných entity (Named Entity Recognition - NER). NameTag identifikuje vlastní jména v textu a zařazuje je do předem definovaných kategorií, jako jsou názvy osob, míst, organizací, atd. NameTag je distribuován jako samostatný nástroj nebo jako knihovna spolu s natrénovanými lingvistickými modely. V českém jazyce dosahuje NameTag state-of-the-art výkonu (Straková et al.,. 2013). NameTag je svobodný software pod LGPL licencí a jazykové modely jsou zdarma pro nekomerční použití a jsou distribuovány pod CC BY-NC-SA licencí, i když u některých modelů mohou původní data použítá k vytvoření modelu implikovat další licenční podmínky.
Parsing Universal Dependency Treebanks using Neural Networks and Search-Based Oracle
Parsování Universal Dependency korpusů pomocí neuronových sítí a prohledávacího orákula
Year: 2015
Authors: Milan Straka, Jan Hajič, Jana Straková, Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
We describe a transition-based, non-projective dependency parser which uses a neural network classifier for prediction and requires no feature engineering.  We propose a new, search-based oracle, which improves parsing accuracy similarly to a dynamic oracle, but is applicable to any transition system, such as the fully non-projective swap system. The parser has excellent parsing speed, compact models, and achieves high accuracy without requiring any additional resources such as raw corpora. We tested it on all 19 treebanks of the Universal Dependencies project. The C++ implementation of the parser is being released as an open-source tool.

Abstract (Czech):
V článku popisujeme přechodový neprojektivní závislostní parser používající klasifikátor založený na neuronových sítích, který nevyžaduje tvorbu rysů. Dále představujeme nové přechodové orákulum, které zvyšuje úspěšnost parseru porovnatelně s dynamickým orákulem, ale je použitelné pro každý přechodový systém, jako například neprojektivní systém s operací swap. Parser je velmi rychlý, jeho modely kompaktní, přičemž dosahuje vysoké úspěšnosti bez potřeby dalších zdrojů jako například korpusů s čistým textem. Parser jsme otestovali na všech 19 korpusech z projektu Universal Dependencies. Implementaci parseru v jazyce C++ uvolňujeme jako open-source.
Data Citation Box
Citovač dát
Year: 2015
Authors: Jozef Mišutka

Abstract (English):
Citing submissions is important but citing data submissions has not an established format yet.

We have created a citation service based on DSpace OAI-PMH endpoint implementation which returns citations of resources specified by PID and in desired format like simple html styled text. We display the citation box in DSpace item view but also in external applications.

Abstract (Czech):
Vytvorili sme citačnú službu na protokole OAI-PMH pre digitálnu knižnicu DSpace.
How to set up a CLARIN B-centre using a modified DSpace: DSpace & becoming a B centre
Ako postaviť CLARIN-B centrum s použitím DSpace
Year: 2015
Authors: Jozef Mišutka, Amir Kamran

Abstract (English):
This talk presents the steps required for becoming a CLARIN-B centre using LINDAT/CLARIN digital library based on DSpace.

Abstract (Czech):
CLARIN centrum sa môže nazývať CLARIN-B centrum iba ak spĺňa špecifické kritériá. Digitálny repozitár LINDAT/CLARIN postavený na DSpace spĺňa väčšinu týchto požiadaviek.
Attractive and Effective Data Sharing
Atraktívne zdieľanie dát
Year: 2015
Authors: Jozef Mišutka, Amir Kamran, Ondřej Košarko

Abstract (English):
Our experience show that submitters of data to our repository request specific features in contrast to the established ones. We have identified four such features which we implemented into our repository based on DSpace. Three features are described in this paper in more detail. The last one is described in a separate paper.

Abstract (Czech):
Identifikovali sme štyri základné vlastnosti, ktoré spravili zdieľanie dát v našom repozitári atraktívnejšie.
Sharing and reusing data legally
Legálne zdieľanie dát
Year: 2015
Authors: Jozef Mišutka, Amir Kamran, Ondřej Košarko, Michal Sedlák, Pavel Straňák

Abstract (English):
The necessity to share and preserve data and software is becoming more and more important. Without the data and the software, research cannot be reproduced and tested by the scientific community. Making data and software simply reusable and legally unequivocal requires choosing a license for data and software which is not a trivial task. We describe a legal/licensing framework which implements the complete support for licensing submissions.

Abstract (Czech):
Zdieľanie dát sa stáva neoddeliteľnou súčasťou vedeckej práce. Pripraviť dáta na zdieľanie vyžaduje vybranie správnej licencie. Popisujeme framework, ktorý takéto zdieľanie umožňuje.
Consistent User Experience and Cross-referencing inside LINDAT/CLARIN infrastructure
Jednotný uživatelský prožitek a odkazování v infrastruktuře LINDAT/CLARIN
Year: 2015
Authors: Jozef Mišutka, Ondřej Košarko, Amir Kamran, Michal Sedlák

Abstract (English):
With an increasing amount of data and services available in the LINDAT/CLARIN infrastructure comes the need to properly cite, share, cross-reference and gather usage statistics. We introduce a framework that ensures a consistent look and the mentioned functionality.

Abstract (Czech):
S přibývajícím množstvím dat a služeb dostupných v infrastruktuře LINDAT/CLARIN roste potřeba správně citovat, sdílet, odkazovat a získávat statistiky využití. Představení frameworku, který zajišťuje jednotný vzhled a zmíněnou funkcionalitu.
CsEnVi Pairwise Parallel Corpora
CsEnVi Pairwise Parallel Corpora
Year: 2015
Authors: Tam Hoang, Ondřej Bojar

Abstract (English):
CsEnVi Pairwise Parallel Corpora is a collection of two parallel corpora: an English-Vietnamese one and a Czech-Vietnamese one. The corpora contain translations of movie and TED subtitles that were already available. The corpora were cleaned using our semi-automatic filtering and are provided aligned at the sentence level.

Abstract (Czech):
CsEnVi Pairwise Parallel Corpora je soubor dvou paralelních korpusů, anglicko-vietnamského a česko-vietnamského, sestavených z dostupných filmových titulků a titulků přednášek TED. Korpusy byly očištěny naší poloautomatickou filtrací a jsou zarovnány po větách.
TmTriangulate: A Tool for Phrase Table Triangulation
TmTriangulate: Nástroj pro spojování frázových tabulek triangulací
Year: 2015
Authors: Tam Hoang, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Over the past years, pivoting methods, i.e. machine translation via a third language, gained respectable attention. Various experiments with different approaches and datasets have been carried out but the lack of open-source tools makes it difficult to replicate the results of these experiments. This paper presents a new tool for pivoting for phrase-based statistical machine translation by so called phrase-table triangulation. Besides the tool description, this paper discusses the strong and weak points of various triangulation techniques implemented in the tool.

Abstract (Czech):
Představujeme nástroj pro spojování frázových tabulek prostřednictvím prostředního, pivotního, jazyka.
WMT2013 Test Set in Vietnamese
Testset WMT2013 ve vietnamštině
Year: 2015
Authors: Tam Hoang, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The file contains the standard WMT 2013 test set, manually translated from English to Vietnamese, thus extending the WMT 2013 multi-parallel set of languages (English, Czech, German, French, Spanish, Russian).

Abstract (Czech):
Soubor obsahuje standardní test set WMT z roku 2013, ručně přeložený z angličtiny do vietnamštiny. Soubor tak představuje obohacení dosavadní multiparalelní kolekce (anglicky, česky, německy, francouzsky, španělsky a rusky) o nový jazyk.
Constraint-based semantic parsing
Sémantická analýza textu založená na omezujících podmínkách
Year: 2015
Authors: Ahmad Aghaebrahimian

Abstract (English):
We introduce a model and an algorithm for semantic parsing in λ-calculus formalism which is
based on Constrained Conditional Model framework (Roth and Yih, 2005). We also introduce an
approach for learning the constraints of our model directly from knowledge graph which scales up for
new domains easily. In this ongoing project we optimize our model on a dataset using integer linear
programming. Our project includes two parts and our results in the first part show a meaningful
improvement over previous models.

Abstract (Czech):
Představujeme model a algoritmus pro sémantickou analýzu ve formalismu lambda-kalkulus, který je založen na přístupu Constrined Conditional Model.Dále představujeme metodu pro učení omezujících podmínek přímo ze znalostních grafů. V našem probíhajícím průzkumu optimalizujeme model pomocí lineárního programování.
Machine Learning for Semantic Parsing in Review
Strojové učení pro sémantický parsing – přehled
Year: 2015
Authors: Ahmad Aghaebrahimian, Filip Jurčíček

Abstract (English):
Spoken Language Understanding (SLU) and more specifically, semantic parsing is an indispensable task in each speech-enabled application. In this survey, we review the current research on SLU and semantic parsing with emphasis on machine learning techniques used for these tasks. Observing the current trends in semantic parsing, we conclude our discussion by suggesting some of the most promising future research trends.

Abstract (Czech):
Poruzumění mluvené řeči (Spoken language understanding, SLU) a konkrétněji sémantický parsing je zásadní komponentou každé řečové aplikace. Tento článek podává přehled současného výzkumu v oblasti SLU s důrazem na metody strojového učení používané k tomuto účelu. Sledujeme aktuální trendy v sémantickém parsingu a diskusi uzavíráme výhledem na nejslibnější směry výzkumu do budoucna.
Discourse Relations in Czech
Diskurzní vztahy v češtině
Year: 2015
Authors: Lucie Poláková

Abstract (English):
This doctoral thesis is devoted to linguistic analysis of discourse relations as one of the aspects of discourse coherence. Discourse relations are semantic relations holding between propositions in a discourse (discourse arguments). The aim of the thesis is a complex description of discourse relations in Czech and its application in an annotation scheme in the Prague Dependency Treebank. The thesis is divided into three parts: The first one is focused on the theoretical description of discourse relations and on analysis of adequacy of various methodological concepts in corpus processing. The second part describes in detail the proposed scheme for the annotation of discourse relations and the process of the corpus build-up including the evaluation of consistency of the annotated data. Finally, in the last part of the thesis, we address some problematic issues arisen with the employment the proposed scheme and look for their possible solutions.

Abstract (Czech):
Doktorská práce se zabývá lingvistickou analýzou diskurzních vztahů jakožto jednoho z aspektů textové koherence. Diskurzními vztahy rozumíme významové vztahy mezi jednotlivými propozicemi v textu, tzv. diskurzními argumenty. Cílem práce je ucelený popis diskurzních vztahů v češtině a jeho vtělení do anotačního schématu Pražského závislostního korpusu. Práce je rozdělena do tří částí: První z nich je zaměřena na teoretický popis diskurzních vztahů a rozbor vhodnosti různých metodologických postupů při korpusovém zpracování. Druhá část podrobně popisuje navržené schéma pro anotaci diskurzních vztahů a proces vzniku takto značeného korpusu včetně evaluace konzistence značených dat. V poslední části práce se pak věnujeme některým problematickým okruhům při užití navrženého schématu a jejich řešení.
Signals of Attribution in the Prague Dependency Treebank
Příznaky atribuce v Pražském závislostním korpusu
Year: 2015
Authors: Lucie Poláková, Pavlína Jínová, Jiří Mírovský

Abstract (English):
The paper aims at mining a richly annotated treebank for features relevant in automatic annotation/detection of attribution – ascription of texts contents to agents who expressed them. Resolving attribution is an important component
for representing and modeling discourse structure, but it is also an essential task in opinion mining and sentiment analysis (e.g. identification of sources).

Abstract (Czech):
Článek si klade za cíl nalézt v bohatě anotovaném korpusu příznaky přínosné pro automatickou anotaci/detekci atribuce – přiřazení obsahu textu zdrojům, které jej vyjadřují. Určení atribuce je významnou součástí reprezentace a modelování dirkurzních vztahů, ale je rovněž zásadní součástí např. analýzy sentimentu (identifikace zdrojů).
Resource-Light Acquisition of Inflectional Paradigms
Učení se paradigmat nenáročné na zdroje
Year: 2015
Authors: Radoslav Klíč, Jirka Hana

Abstract (English):
This paper presents a resource-light acquisition
of morphological paradigms and lexicon for fusional languages. It builds upon Paramor [10], an unsupervised system, by extending it: (1) to accept a small seed of manually provided word inflections with marked morpheme boundary; (2) to handle basic allomorphic changes acquiring
the rules from the seed and/or from previously
acquired paradigms. The algorithm has been tested on Czech and Slovene tagged corpora and has shown increased F-measure in comparison with the Paramor baseline.

Abstract (Czech):
Článek popisuje algoritmus na naučení se morfologických paradigmat a slovníku pro flektivní jazyky, který je nenáročný na zdroje.
Universal Dependencies 1.1
Universal Dependencies 1.1
Year: 2015
Authors: Željko Agić, Maria Jesus Aranzabe, Aitziber Atutxa, Cristina Bosco, Jinho Choi, Marie-Catherine de Marneffe, Timothy Dozat, Richárd Farkas, Jennifer Foster, Filip Ginter, Iakes Goenaga, Koldo Gojenola, Yoav Goldberg, Jan Hajič, Anders Johannsen, Jenna Kanerva, Juha Kuokkala, Veronika Laippala, Alessandro Lenci, Krister Lindén, Nikola Ljubešić, Teresa Lynn, Christopher Manning, Héctor Martínez Alonso, Ryan McDonald, Anna Missilä, Simonetta Montemagni, Joakim Nivre, Hanna Nurmi, Petya Osenova, Slav Petrov, Jussi Piitulainen, Barbara Plank, Prokopis Prokopidis, Sampo Pyysalo, Wolfgang Seeker, Mojgan Seraji, Natalia Silveira, Maria Simi, Kiril Simov, Aaron Smith, Reut Tsarfaty, Veronika Vincze, Daniel Zeman

Abstract (English):
Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the second release of UD Treebanks, Version 1.1.

Abstract (Czech):
Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je druhé vydání treebanků UD, verze 1.1.