ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
An Empirical Performance Analysis of State-of-the-Art Summarization Models for Automatic Minuting
Empirické porovnání současných modelů pro sumarizaci na úloze automatického dělání zápisků
Year: 2021
Authors: Muskaan Singh, Tirthankar Ghosal, Ondřej Bojar

Abstract (English):
A significant portion of the working population has their mainstream interaction virtually
these days. Meetings are being organized and
recorded daily in volumes likely exceeding
what can be ever comprehended. With the
deluge of meetings, it is important to identify
and jot down the essential items discussed in
the meeting, usually referred to as the minutes. The task of minuting is diverse and
depends on the goals, style, procedure, and
category of the meeting. Automatic Minuting is close to summarization; however, not
exactly the same. In this work, we evaluate the current state-of-the-art summarization
models for automatically generating meeting
minutes. We provide empirical baselines to
motivate the community to work on this very
timely, relevant yet challenging problem. We
conclude that off-the-shelf text summarization models are not the best candidates for
generating minutes which calls for further research on meeting-specific summarization or
minuting models. We found that Transformerbased models perform comparatively better
than other categories of summarization algorithms; however, they are still far from
generating a good multi-party meeting summary/minutes. We release our experimental
code at https://github.com/ELITR/
Minuting_Baseline_Experiments.

Abstract (Czech):
Článek vyhodnocuje soudobé metody sumarizace textů na úloze sumarizace přepisů ze schůzek. Metody založené na modelu Transformeru jsou lepší, ale i tak nedostatečně kvalitní.
Designing a Uniform Meaning Representation for Natural Language Processing
Návrh Uniformní reprezentace významu pro zpracování přirozeného jazyka
Year: 2021
Authors: Jens E. L. van Gysel, Meagan Vigus, Jayeol Chun, Kenneth Lai, Sarah Moeller, Jiarui Yao, Tim O'Gorman, James Cowell, William Croft, Chu-Ren Huang, Jan Hajič, James Martin, Stephan Oepen, Martha Palmer, James Pustejovsky, Rosa Vallejos

Abstract (English):
In this paper we present Uniform Meaning Representation (UMR), a meaning representation designed to annotate the semantic content of a text. UMR is primarily based on Abstract Meaning Representation (AMR), an annotation framework initially designed for English, but also draws from other meaning representations. UMR extends AMR to other languages, particularly morphologically complex, low-resource languages. UMR also adds features to AMR that are critical to semantic interpretation and enhances AMR by proposing a companion document-level representation that captures linguistic phenomena such as coreference as well as temporal and modal dependencies that potentially go beyond sentence boundaries.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku uvádíme Uniformní reprezentaci významu (UMR), navrženou k anotaci sémantického obsah textu. UMR je primárně založena na Abstract Meaning Representation (AMR), anotačním rámci původně určeném pro angličtinu, ale čerpá i z jiných významových reprezentací. UMR rozšiřuje AMR do dalších jazyků, obzvláště morfologicky složité jazyky s omezenými jazykovými zdroji. UMR také přidává do AMR funkce, které jsou kritické pro sémantiku a zlepšuje AMR navržením doprovodné dokumentární reprezentace, která zachycuje jazykové jevy jako je koreference a také časové a modální závislosti, které potenciálně přesahují hranice vět.
Seminar "Language, Text, Dialogue" – in Honour of Světla Čmejrková and František Daneš
Odborný seminář Jazyk, text, dialog – vzpomínka na Světlu Čmejrkovou a Františka Daneše
Year: 2020
Authors: Kateřina Rysová

Abstract (English):
Report on the seminar of the Linguistic Association of the Czech Republic in honour of Světla Čmejrková and František Daneš.

Abstract (Czech):
Zpráva o konání semináře Jazykovědného sdružení České republiky na počest Světly Čmejrkové a Františka Daneše.
Using Word Embeddings and Collocations for Modelling Word Associations
Využití vektorových reprezentací slov a kolokací v modelování slovních asociací
Year: 2020
Authors: Micha Theo Neri de Rijk, David Mareček

Abstract (English):
Word association is an important part of human language. Many techniques for capturing semantic relations between words exist, but their ability to model word associations is rarely tested in a real application. In this paper, we evaluate three models aimed at different types of word associations: a word-embedding model for synonymy, a point-wise mutual information model for word collocations, and a dependency model for common properties of words. The quality of the proposed models is tested on English and Czech by humans in an online version of the word-association game “Codenames”.

Abstract (Czech):
Slovní asociace je důležitou součástí lidského jazyka. Existuje mnoho technik pro zachycení sémantických vztahů mezi slovy, ale jejich schopnost modelovat slovní asociace je zřídka testována v reálné aplikaci. V tomto článku hodnotíme tři modely zaměřené na různé typy slovních asociací: model pro vkládání slov pro synonymii, bodový model vzájemných informací pro slovní spojení a model závislosti pro společné vlastnosti slov. Kvalitu navrhovaných modelů testují lidé v angličtině a češtině v online verzi slovně-asociační hry „Codenames“.
Yorùbá Dependency Treebank (YTB)
Jorubský závislostní korpus (YTB)
Year: 2020
Authors: Ọlájídé Ishola, Daniel Zeman

Abstract (English):
Low-resource languages present enormous NLP opportunities as well as varying degrees of difficulties. The newly released treebank of hand-annotated parts of the Yorùbá Bible provides an avenue for dependency analysis of the Yorùbá language; the application of a new grammar formalism to the language. In this paper, we discuss our choice of Universal Dependencies, important dependency annotation decisions considered in the creation of the first annotation guidelines for Yorùbá and results of our parsing experiments. We also lay the foundation for future incorporation of other domains with the initial test on Yorùbá Wikipedia articles and highlighted future directions for the rapid expansion of the treebank.

Abstract (Czech):
Jazyky, pro které není k dispozici dostatek zdrojů, představují mimořádné příležitosti, ale také obtíže při počítačovém zpracování. Nově vydaný korpus ručně anotovaných částí jorubské Bible připravuje cestu pro závislostní analýzu jorubštiny.
Malach Center for Visual History on its 10th Anniversary: Compendium of Papers of the Prague Visual History and Digital Humanities Conference 2020
10. výročí CVH Malach: Sborník příspěvků z konference PraViDCo 2020
Year: 2020
Authors: Jan Škvrňák, Jeremi Ochab, Michael Škvrňák, Mauricio Nicolas Vergara, Magdalena Sedlická, Wolfgang Schellenbacher, Vanessa Hannesschläger, Eva Grisová, Nataša Simeunovic Bajic, Jakub Seiner, Lucie Šafirová, Jakub Bronec, Karolína Bukovská, Deepika Kashyap, Lauri Niemistö, Komlan Agbedahin, Karin Hofmeisterová, Jiří Kocián, Jakub Mlynář, Petra Hoffmannová, Jan Hajič

Abstract (English):
Given the occasion of celebrating the 10th year of the Malach CVH existence, we decided to substantially extend the program of our annual January anniversary conference, which we newly entitled Prague Visual History and Digital Humanities Conference (PraViDCo). By adopting this name, we desired to express in the broadest possible sense the thematic and methodological scope representative of the interdisciplinarity which, as we believe, is the very essence of the Malach CVH.

The second day of the conference (January 28, 2020) gave the floor to the contributions collected from mostly junior researchers from all over the world, who swiftly responded to our open call for papers and which you can find in a written form in this book, entitled Malach Center for Visual History on its 10th Anniversary. We hope that readers will appreciate this brief glimpse into the full palette of different topics, methodologies and approaches that Malach Center for Visual History came into contact with throughout the first ten years of its existence.

Abstract (Czech):
Sborník příspěvků z mezinárodní konference Prague Visual History and Digital Humanities Conference (PraViDCo 2020), která proběhla v lednu 2020 k 10. výročí Centra vizuální historie Malach.
Fact-based Content Weighting for Evaluating Abstractive Summarisation
Vážení obsahu založené na faktech pro evaluaci abstraktivní sumarizace
Year: 2020
Authors: Xinnuo Xu, Ondřej Dušek, Ioannis Konstas, Verena Rieser

Abstract (English):
Abstractive summarisation is notoriously hard to evaluate since standard word-overlap-based metrics are insufficient. We introduce a new evaluation metric which is based on fact-level content weighting, i.e. relating the facts of the document to the facts of the summary. We follow the assumption that a good summary will reflect all relevant facts, i.e. the ones present in the ground truth (human-generated refer- ence summary). We confirm this hypothe- sis by showing that our weightings are highly correlated to human perception and compare favourably to the recent manual highlight- based metric of Hardy et al. (2019).

Abstract (Czech):
Abstraktivní sumarizaci je notoricky těžké hodnotit, protože standardní metriky založené na překryvu slov jsou nedostatečné. Představujeme novou evaluační metriku, která je založena na vážení obsahu na úrovní faktů, tj. vztažení faktů z dokumentu k faktům ze shrnutí. Vycházíme z předpokladu, že dobré shrnutí bude odrážet všechna relevantní fakta, tj. ta, která jsou obsažena v referenčním shruntí vytvořeném člověkem. Na potvrzení této hypotézy ukazujeme, že naše váhy velmi dobře korelují s lidským hodnocením a jsou srovnatelné s nedávnou manuální metrikou Hardyho et al. (2019), založenou na zvýrazňování částí textu.
Selecting the Universal Dependencies Morphological Features for Indonesian Dependency Treebank
Výběr morfologických rysů Universal Dependencies pro indonéský závislostní korpus
Year: 2020
Authors: Ika Alfina, Daniel Zeman, Arawinda Dinakaramani, Indra Budi, Heru Suhartanto

Abstract (English):
The objectives of our work are to propose the relevant Universal Dependencies morphological features for Indonesian dependency treebank and to apply the proposed features to an existing treebank.

Abstract (Czech):
Cílem naší práce je navrhnout vhodné morfologické značky pro popis indonéštiny v rámci Universal Dependencies a aplikovat tyto značky na existující indonéský závislostní korpus.
V4PY: An Introduction to Python for Linguists
V4PY: Úvod do Pythonu pro lingvisty
Year: 2020
Authors: David Lukeš, Rudolf Rosa

Abstract (English):
Making sense of language is no easy task. All the more since we have such an intimate experience of it -- the trees that we regularly encounter in everyday communication may make it hard to see the forest. In this situation, computers can help us take a step back and look at large quantities of text from a fifty-thousand-foot view.

Abstract (Czech):
Dávat smysl jazyku není snadný úkol. Tím spíš, že máme tak intimní zážitek -- stromy, se kterými se pravidelně setkáváme v každodenní komunikaci, nám mohou znesnadnit výhled na les. V této situaci nám počítače mohou pomoci udělat krok zpět a podívat se na velké množství textu z odstupu padesáti tisíc stop.
ODIANLP’s Participation in WAT2020
ODIANLP: účast na WAT2020
Year: 2020
Authors: Shantipriya Parida, Petr Motlíček, Amulya Ratna Dash, Satya Ranjan Dash, Debasish Kumar Mallick, Satya Prakash Biswal, Priyanka Pattnaik, Biranchi Narayan Nayak, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This paper describes the team (“ODIANLP”)’s submission to WAT 2020. We have participated in the English→Hindi Multimodal task and Indic task. We have used the state-of-the-art Transformer model for the translation task and Inception ResNetV2 for the Hindi Image Captioning task. Our submission tops in English→Hindi Multimodal task in its track and Odia↔English translation tasks. Also, our submissions performed well in the Indic Multilingual tasks.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje vyjádření týmu („ODIANLP“) k WAT 2020. Účastnili jsme se úkolu English→Hindi Multimodal a Indic. Pro úlohu překladu jsme použili nejmodernější model Transformeru a pro úlohu Hindi Image Captioning jsme použili Inception ResNetV2. Naše podání dosahuje nejlepších výsledků ve směru English→Hindi Multimodal a Odia↔English. Naše návrhy si vedly dobře i při vícejazyčných úkolech (Indic).
OdiEnCorp 2.0: Odia-English Parallel Corpus for Machine Translation
OdiEnCorp 2.0: Paralelní urijsko-anglický korpus pro strojový překlad
Year: 2020
Authors: Shantipriya Parida, Satya Ranjan Dash, Ondřej Bojar, Petr Motlíček, Priyanka Pattnaik, Debasish Kumar Mallick

Abstract (English):
The preparation of parallel corpora is a challenging task, particularly for languages that suffer from under-representation in the digital world. In a multi-lingual country like India, the need for such parallel corpora is stringent for several low-resource languages. In this work, we provide an extended English-Odia parallel corpus, OdiEnCorp 2.0, aiming particularly at Neural Machine Translation (NMT) systems which will help translate English↔Odia. OdiEnCorp 2.0 includes existing English-Odia corpora and we extended the collection by several other methods of data acquisition: parallel data scraping from many websites, including Odia Wikipedia, but also optical character recognition (OCR) to extract parallel data from scanned images. Our OCR-based data extraction approach for building a parallel corpus is suitable for other low resource languages that lack in online content. The resulting OdiEnCorp 2.0 contains 98,302 sentences and 1.69 million English and 1.47 million Odia tokens. To the best of our knowledge, OdiEnCorp 2.0 is the largest Odia-English parallel corpus covering different domains and available freely for non-commercial and research purposes.

Abstract (Czech):
Příprava paralelních korpusů je náročným úkolem, zejména pro jazyky, které trpí nedostatečným zastoupením v digitálním světě. Ve vícejazyčné zemi, jako je Indie, je potřeba takových paralelních korpusů přísná pro několik jazyků s nízkými zdroji. V této práci poskytujeme rozšířený anglicko-odijský paralelní korpus OdiEnCorp 2.0 zaměřený zejména na systémy Neural Machine Translation (NMT), které pomohou přeložit angličtinu ↔ Odia. OdiEnCorp 2.0 zahrnuje stávající anglicko-odijské korpusy a sbírku jsme rozšířili o několik dalších metod získávání dat: paralelní škrábání dat z mnoha webů, včetně Odia Wikipedia, ale také optické rozpoznávání znaků (OCR) pro extrakci paralelních dat ze skenovaných obrázků. Náš přístup k extrakci dat založený na OCR pro vytváření paralelního korpusu je vhodný pro jiné jazyky s nízkými zdroji, které nemají online obsah. Výsledný OdiEnCorp 2.0 obsahuje 98 302 vět a 1,69 milionu anglických a 1,47 milionu žetonů Odia. Pokud je nám známo, OdiEnCorp 2.0 je největší Odia-anglický paralelní korpus pokrývající různé domény a je volně dostupný pro nekomerční a výzkumné účely.
Universal Dependencies for Albanian
Universal Dependencies pro albánštinu
Year: 2020
Authors: Marsida Toska, Joakim Nivre, Daniel Zeman

Abstract (English):
In this paper, we introduce the first Universal Dependencies (UD) treebank for standard Albanian, consisting of 60 sentences collected from the Albanian Wikipedia, annotated with lemmas, universal part-of-speech tags, morphological features and syntactic dependencies. In addition to presenting the treebank itself, we discuss a selection of linguistic constructions in Albanian whose analysis in UD is not self-evident, including core arguments and the status of indirect objects, pronominal clitics, genitive constructions, prearticulated adjectives, and modal verbs.

Abstract (Czech):
V tomto článku představujeme první treebank Universal Dependencies (UD) pro spisovnou albánštinu, sestávající z 60 vět vybraných z albánské Wikipedie, anotovaných lematy, univerzálními značkami slovních druhů, morfologickými rysy a syntaktickými závislostmi. Kromě představení treebanku jako takového probíráme vybrané jazykové jevy v albánštině, jejichž analýza v UD není na první pohled jasná, včetně jádrových argumentů, zacházení s nepřímými předměty, zájmenných příklonek, konstrukcí s genitivem, preartikulovaných adjektiv a způsobových sloves.
ÚFAL at MRP 2020: Permutation-invariant Semantic Parsing in PERIN
ÚFAL na MRP 2020: Permutačně invariantní sémantický parsing v systému PERIN
Year: 2020
Authors: David Samuel, Milan Straka

Abstract (English):
We present PERIN, a novel permutation-invariant approach to sentence-to-graph semantic parsing. PERIN is a versatile, cross-framework and language independent architecture for universal modeling of semantic structures. Our system participated in the CoNLL 2020 shared task, Cross-Framework Meaning Representation Parsing (MRP 2020), where it was evaluated on five different frameworks (AMR, DRG, EDS, PTG and UCCA) across four languages. PERIN was one of the winners of the shared task. The source code and pretrained models are available at http://www.github.com/ufal/perin.

Abstract (Czech):
Představujeme PERIN, nový permutačně invariantní přístup k sémantickému parsingu věty na graf. PERIN je všestranná, anotačně a jazykově nezávislá architektura pro univerzální modelování sémantických struktur. Náš systém se zúčastnil shared tasku CoNLL 2020, Cross-Framework Meaning Representation Parsing (MRP 2020), kde byl hodnocen v pěti různých frameworcích (AMR, DRG, EDS, PTG a UCCA) napříč čtyřmi jazyky. PERIN byl jedním z vítězů. Zdrojový kód a předtrénované modely jsou k dispozici na adrese http://www.github.com/ufal/perin.
Presenting Simultaneous Translation in Limited Space
Prezentace simultánního překladu v omezeném prostoru
Year: 2020
Authors: Dominik Macháček, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Some methods of automatic simultaneous translation of a long-form speech allow revisions of outputs,
trading accuracy for low latency. Deploying these systems
for users faces the problem of presenting subtitles in a limited space, such as two lines on a television screen. The
subtitles must be shown promptly, incrementally, and with
adequate time for reading. We provide an algorithm for
subtitling. Furthermore, we propose a way how to estimate
the overall usability of the combination of automatic translation and subtitling by measuring the quality, latency, and
stability on a test set, and propose an improved measure
for translation latency.

Abstract (Czech):
Strojový překlad:

Některé metody automatického simultánního převodu řeči dlouhé formy umožňují revize výstupů,
přesnost obchodování pro nízkou latenci. Zavádění těchto systémů
uživatele čeká problém s prezentací titulků v omezeném prostoru, jako jsou dva řádky na televizní obrazovce. The
titulky musí být zobrazeny okamžitě, postupně a s
dostatečný čas na čtení. Poskytujeme algoritmus pro
titulkování. Dále navrhujeme způsob, jak odhadnout
celková využitelnost kombinace automatického překladu a titulkování měřením kvality, latence a
stabilitu na testovací sadě a navrhnout vylepšené opatření
kvůli zpoždění překladu.
ELITR Non-Native Speech Translation at IWSLT 2020
Systém projektu ELITR na automatický překlad řeči nerodilých mluvčích na IWSLT 2020
Year: 2020
Authors: Dominik Macháček, Jonáš Kratochvíl, Sangeet Sagar, Matúš Žilinec, Ondřej Bojar, Thai-Son Nguyen, Felix Schneider, Philip Williams, Yuekun Yao

Abstract (English):
This paper is an ELITR system submission for the non-native speech translation task at IWSLT 2020. We describe systems for offline ASR, real-time ASR, and our cascaded approach to offline SLT and real-time SLT. We select our primary candidates from a pool of pre-existing systems, develop a new end-to-end general ASR system, and a hybrid ASR trained on non-native speech. The provided small validation set prevents us from carrying out a complex validation, but we submit all the unselected candidates for contrastive evaluation on the test set.

Abstract (Czech):
Tento abstrakt je pouze v angličtině:

This paper is an ELITR system submission for the non-native speech translation task at IWSLT 2020. We describe systems for offline ASR, real-time ASR, and our cascaded approach to offline SLT and real-time SLT. We select our primary candidates from a pool of pre-existing systems, develop a new end-to-end general ASR system, and a hybrid ASR trained on non-native speech. The provided small validation set prevents us from carrying out a complex validation, but we submit all the unselected candidates for contrastive evaluation on the test set.
Are Multilingual Neural Machine Translation Models Better at Capturing Linguistic Features?
Jsou vícejazyčné modely strojového překladu lepší v zachycování lingvistických rysů?
Year: 2020
Authors: David Mareček, Hande Celikkanat, Miikka Silfverberg, Vinit Ravishankar, Jörg Tiedemann

Abstract (English):
We investigate the effect of training NMT models on multiple target languages. We hypothesize that the integration of multiple languages and the increase of linguistic diversity will lead to a stronger representation of syntactic and semantic features captured by the model. We test our hypothesis on two different NMT architectures: The widely-used Transformer architecture and the Attention Bridge architecture. We train models on Europarl data and quantify the level of syntactic and semantic information discovered by the models using three different methods: SentEval linguistic probing tasks, an analysis of the attention structures regarding the inherent phrase and dependency information and a structural probe on contextualized word representations. Our results show evidence that with growing number of target languages the Attention Bridge model increasingly picks up certain linguistic properties including some syntactic and semantic aspects of the sentence whereas Transformer models are largely unaffected. The latter also applies to phrase structure and syntactic dependencies that do not seem to be developing in sentence representations when increasing the linguistic diversity in training to translate. This is rather surprising and may hint on the relatively little influence of grammatical structure on language understanding.

Abstract (Czech):
Zkoumáme vliv trénování modelů NMT na více cílových jazyků. Předpokládáme, že integrace více jazyků a zvýšení jazykové rozmanitosti povedou k silnějšímu zastoupení syntaktických a sémantických rysů zachycených modelem. Testujeme naši hypotézu na dvou různých architekturách NMT: široce používaná architektura transformátorů a architektura Attention Bridge. Trénujeme modely na datech Europarl a kvantifikujeme úroveň syntaktických a sémantických informací objevených modely pomocí tří různých metod: úkoly lingvistického průzkumu SentEval, analýza struktur pozornosti týkající se inherentních informací o frázích a závislostech a strukturální sonda na kontextových reprezentacích slov . Naše výsledky ukazují, že s rostoucím počtem cílových jazyků model Attention Bridge stále více získává určité jazykové vlastnosti, včetně některých syntaktických a sémantických aspektů věty, zatímco transformátorské modely jsou do značné míry nedotčeny. Posledně uvedené platí také pro frázovou strukturu a syntaktické závislosti, které se při zvyšování jazykové rozmanitosti při výcviku překladu nejeví ve větných vyjádřeních. To je docela překvapivé a může to naznačovat relativně malý vliv gramatické struktury na porozumění jazyku.