ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
When a Robot Writes a Play: Automatically Generating a Theatre Play Script
Když robot píše hru: automatická tvorba divadelního scénáře
Year: 2021
Authors: Rudolf Rosa, Tomáš Musil, Ondřej Dušek, Dominik Jurko, Patrícia Schmidtová, David Mareček, Ondřej Bojar, Tom Kocmi, Daniel Hrbek, David Košťák, Martina Kinská, Marie Nováková, Josef Doležal, Klára Vosecká, Tomáš Studeník, Petr Žabka

Abstract (English):
We inform about AI: When a Robot Writes a Play, a theatre play with a mostly artificially generated script. We describe the THEaiTRobot 1.0 tool, which was used to generate the script. We discuss various issues encountered in the process, including those that we solved to some extent as well as those which we plan to solve in a future version of the system.

Abstract (Czech):
Informujeme o AI: Když robot píše hru, divadelní hře s převážně uměle vytvořeným scénářem. Popisujeme nástroj THEaiTRobot 1.0, který byl použit ke generování scénáře. Diskutujeme o různých problémech, se kterými se v procesu setkáváme, včetně těch, které jsme do určité míry vyřešili, i těch, které plánujeme vyřešit v budoucí verzi systému.
Panel Discussion: “AI. Or the Future of the Arts?”
Panelová diskuze: "AI. Nebo budoucnost umění?"
Year: 2021
Authors: Rudolf Rosa, Daniel Hrbek, Jörg Piringer

Abstract (English):
The panel follows the Czech theater performance “AI: When a Robot Writes a Play”, which was written by the help of an AI system and – narrated by a robot – deals with the quest for belonging in an alienated world. With the makers of the play and other artists working with AI, we will explore to what extent AI systems can imitate human creativity and what this imitation says about our understanding of art and society. Beyond the fear of computers replacing humans, we want to discuss what new possibilities AI can offer to art and how artists can think critically and originally about new technologies.

Abstract (Czech):
Panel sleduje české divadelní představení „AI: When a Robot Writes a Play“, které bylo napsáno s pomocí systému AI a – namluveno robotem – pojednává o hledání sounáležitosti v odcizeném světě. S tvůrci hry a dalšími umělci pracujícími s umělou inteligencí prozkoumáme, do jaké míry mohou systémy umělé inteligence imitovat lidskou tvořivost a co tato imitace vypovídá o našem chápání umění a společnosti. Kromě strachu z toho, že počítače nahradí člověka, chceme diskutovat o tom, jaké nové možnosti může umělec nabídnout umění a jak umělci mohou kriticky a originálně přemýšlet o nových technologiích.
Discussion after the screening of AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po promítání AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: Rudolf Rosa, David Košťák, Josef Doležal, Tomáš Musil, Patrícia Schmidtová, Dominik Jurko

Abstract (English):
What does the robot think about, how does it feel and can it write a play? Snippets from the life of artificial intelligence in its own words. Futuristic Little Prince of the postpandemic era. 

Every reprise will be followed by a debate with experts in artificial intelligence and theater makers. The show is not only a testament to the current capabilities of computer technology, but also an engaging vision of the future world inspired by the sci-fi classics.

Abstract (Czech):
O čem robot přemýšlí, co cítí a dokáže napsat divadelní hru? Střípky ze života umělé inteligence jejími vlastními slovy. Futuristický Malý princ z doby postpandemické.

Inscenace, po jejíž každé repríze následuje debata s odborníky na umělou inteligenci i divadelními tvůrci, je nejen svědectvím o současných schopnostech počítačových technologií, ale i poutavou vizí budoucího světa inspirující se v klasikách žánru sci-fi.
Inverting R.U.R. with Artificial Intelligence: THEaiTRobot is Generating a Theatre Play Script to Mark 100 Years of Čapek's Work
Invertování R.U.R. s umělou inteligencí: THEaiTRobot vytváří scénář divadelní hry k označení 100 let Čapkova díla
Year: 2021
Authors: Rudolf Rosa, Patrícia Schmidtová, Klára Vosecká

Abstract (English):
Karel Čapek's R.U.R. was the first theatrical play written by a human about robots (and humans). It premiered on 25 January 1921. A hundred years later, with all the current advances in natural language processing and artificial neural networks, we have turned the idea around in our THEaiTRE project. On 25 January 2021, we will premiere "AI: When a robot writes a play" ("AI: Když robot píše hru"), a theatre play about humans (and robots) written by our artificial intelligence called THEaiTRobot. It is made possible by computational linguists joining forces with theatre experts for this unique research project. What is this project about and how has it been developed? What challenges have we faced? What does the AI-generated script look like? ...and do we actually want AI to create art?

Abstract (Czech):
R.U.R. Karla Čapka byla první divadelní hra napsaná člověkem o robotech (a lidech). Premiéru měl 25. ledna 1921. O sto let později, se všemi současnými pokroky ve zpracování přirozeného jazyka a umělých neuronových sítích, jsme v našem projektu THEaiTRE tuto myšlenku otočili. 25. ledna 2021 budeme mít premiéru "AI: When a robot writes a play" ("AI: robot píše hru"), divadelní hru o lidech (a robotech), kterou napsala naše umělá inteligence THEaiTRobot. Umožňují to počítačoví lingvisté, kteří pro tento unikátní výzkumný projekt spojují své síly s divadelními odborníky. O co v tomto projektu jde a jak byl vyvinut? Jakým výzvám jsme čelili? Jak ten umělou inteligencí vytvořený scénář vypadá? ...a opravdu chceme, aby umělá inteligence vytvářela umění?
Inverting R.U.R. with Artificial Intelligence: THEaiTRobot is Generating a Theatre Play Script to Mark 100 Years of Čapek's Work
Invertování R.U.R. s umělou inteligencí: THEaiTRobot vytváří scénář divadelní hry k uctění 100 let Čapkova díla
Year: 2021
Authors: Rudolf Rosa, Patrícia Schmidtová, Klára Vosecká

Abstract (English):
Inverting R.U.R. with Artificial Intelligence.
Čapek anniversary.
Generating Theatre Plays.
Output Examples.
View of a Theatre Expert.

Abstract (Czech):
Invertování R.U.R. s umělou inteligencí.
Čapkovo výročí.
Vytváření divadelních her.
Příklady výstupů.
Pohled divadelního experta.
WMT21 Marian translation model (ca-oc multi-task)
WMT21 překladový model pro systém Marian (ca-oc, multi-task)
Year: 2021
Authors: Michal Novák, Josef Jon

Abstract (English):
Marian NMT model for Catalan to Occitan translation. It is a multi-task model, producing also a phonemic transcription of the Catalan source. The model was submitted to WMT'21 Shared Task on Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages as a CUNI-Contrastive system for Catalan to Occitan.

Abstract (Czech):
Překladový model z katalánštiny do okcitánštiny pro systém Marian. Je to multi-task model kromě okcitánskeho překladu produkující rovněž fonémický zápis katalánskeho zdroje.
Ptakopět data: the dataset for experiments on outbound translation
Ptakopět data: data pro experimenty s odchozím strojovým překladem
Year: 2021
Authors: Michal Novák, Vilém Zouhar, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The dataset used for the Ptakopět experiment on outbound machine translation. It consists of screenshots of web forms with user queries entered. The queries are available also in a text form. The dataset comprises two language versions: English and Czech. Whereas the English version has been fully post-processed (screenshots cropped, queries within the screenshots highlighted, dataset split based on its quality etc.), the Czech version is raw as it was collected by the annotators.

Abstract (Czech):
Data použity pro experiment Ptakopět s odchozím strojovým překladem.
The LMU Munich System for the WMT 2021 Large-Scale Multilingual Machine Translation Shared Task
Systém LMU Mnichov pro soutěžní úkol vícejazyčném strojovém překladu na WMT21
Year: 2021
Authors: Wen Lai, Jindřich Libovický, Alexander Fraser

Abstract (English):
This paper describes the submission of LMU Munich to the  WMT  2021  multilingual machine translation task for small track #1, which studies translation between 6 languages (Croatian,  Hungarian,  Estonian,  Serbian,  Macedonian, English) in 30 directions. We investigate the extent to which bilingual translation systems can influence multilingual translation systems.   More specifically,  we trained 30 bilingual translation systems, covering all language pairs, and used data augmentation techniques such as back-translation and knowledge distillation to improve the multilingual translation systems.  Our best translation system scores 5 to 6 BLEU higher than a strong baseline system provided by the organizers (Goyal et al.,2021).   As  seen  in  the  Dynalab  leaderboard, our  submission  is  the  only  fully  constrained submission that uses only the corpus provided by  the  organizers  and  does  not  use  any  pre-trained models

Abstract (Czech):
Tato práce popisuje soutěžní systém pro vícejazyčný strojový překlad LMU Mnichov do WMT 2021 pro úlohu č. 1, která studuje překlad mezi 6 jazyky (chorvatština, maďarština, estonština, srbština, makedonština, angličtina) ve 30 směrech. Zkoumáme, do jaké míry mohou dvojjazyčné překladové systémy ovlivňovat mnohojazyčné překladové systémy. Konkrétně jsme natrénovali 30 dvojjazyčných překladových systémů, které pokrývají všechny jazykové dvojice, a použili jsme techniky pro rozšíření dat, jako je zpětný překlad a destilace znalostí.. Náš nejlepší překladový systém má o 5 až 6 BLEU vyšší skóre než silný základní systém poskytovaný organizátory (Goyal et al.,2021). Jak je vidět v žebříčku Dynalabu, náš systém je jediným systémem, který využívá pouze korpus poskytnutý organizátory a nepoužívá žádné předtrénované modely
Argument Mining for Scholarly Document Processing: Taking Stock and Looking Ahead
Argument Těžba pro Schopodobně zpracování dokumentů: skládání zásob a vyhlížení
Year: 2021
Authors: Khalid Al-Khatib, Tirthankar Ghosal, Yufang Hou, Anita De-Waard, Dayne Freitag

Abstract (English):
Argument mining targets structures in natural language related to interpretation and persuasion which are central to scientific communication. Most scholarly discourse involves interpreting experimental evidence and attempting to persuade other scientists to adopt the same conclusions. While various argument mining studies have addressed student essays and news articles, those that target scientific discourse are still scarce. This paper surveys existing work in argument mining of scholarly discourse, and provides an overview of current models, data, tasks, and applications. We identify a number of key challenges confronting argument mining in the scientific domain, and suggest some possible solutions and future directions.

Abstract (Czech):
Argument těžby se zaměřuje na struktury v přirozeném jazyce související s tlumočením a přesvědčováním, které jsou pro vědeckou komunikaci stěžejní. Většina vědecké rozpravy zahrnuje interpretaci experimentálních důkazů a snahu přesvědčit ostatní vědce, aby přijali stejné závěry. Různé studie o těžbě argumentů se sice zabývaly studentskými eseji a zpravodajskými články, ale těch, které se zaměřují na vědecký diskurz, je stále málo. Tento dokument zkoumá stávající práci v oblasti argumentační těžby odborného diskurzu a poskytuje přehled o aktuálních modelech, datech, úkolech a aplikacích. Určujeme řadu klíčových výzev, před nimiž stojí argumentační těžba ve vědecké oblasti, a navrhujeme některá možná řešení a budoucí směry.
Diacritics Restoration using BERT with Analysis on Czech language
Oprava diakritiky pomocí modelu BERT s analýzou na českém jazyce
Year: 2021
Authors: Jakub Náplava, Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
We propose a new architecture for diacritics restoration based on contextualized embeddings, namely BERT, and we evaluate it on 12 languages with diacritics. Furthermore, we conduct a detailed error analysis on Czech, a morphologically rich language with a high level of diacritization. Notably, we manually annotate all mispredictions, showing that roughly 44% of
them are actually not errors, but either plausible variants (19%), or the system corrections of erroneous data (25%). Finally, we categorize the real errors in detail. We release the code at https://github.com/ufal/bert-diacritics-restoration.

Abstract (Czech):
V příspěvku představujeme novou architekturu pro obnovu diakritiky založenou na kontextualizovaných vektorových reprezentacích, konkrétně BERT, a vyhodnocujeme ji ve dvanácti jazycích s diakritikou. Dále jsme provedli detailní chybovou analýzu v češtině, jazyce s bohatou morfologií a vysokou úrovní diakritizace. Zejména jsme ručně anotovali všechny chybné predikce a ukázali jsme, že zhruba 44% z chybně určené diakritizace nepředstavují skutečné chyby, nýbrž z 19% paralelní přijatelné varianty nebo dokonce systémové opravy diakritizace indukované různými chybami v datech (25%). Nakonec jsme také detailně kategorizovali skutečné chyby systému. Zdrojový kód jsme vydali zde: https://github.com/ufal/bert-diacritics-restoration.
Understanding Model Robustness to User-generated Noisy Texts
Porozumění robustnosti modelů vzhledem k uživatelským textům se šumem
Year: 2021
Authors: Jakub Náplava, Martin Popel, Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
Sensitivity of deep-neural models to input noise is known to be a challenging problem. In NLP, model performance often deteriorates with naturally occurring noise, such as spelling errors. To mitigate this issue, models may leverage artificially noised data. However, the amount and type of generated noise has so far been determined arbitrarily. We therefore propose to model the errors statistically from grammatical-error-correction corpora. We present a thorough evaluation of several state-of-the-art NLP systems' robustness in multiple languages, with tasks including morpho-syntactic analysis, named entity recognition, neural machine translation, a subset of the GLUE benchmark and reading comprehension. We also compare two approaches to address the performance drop: a) training the NLP models with noised data generated by our framework; and b) reducing the input noise with external system for natural language correction. The code is released at https://github.com/ufal/kazitext.

Abstract (Czech):
Citlivost modelů hlubokého neuronového učení k šumu na vstupu je známý a výrazný problém. Při strojovém zpracování přirozeného jazyka se výkon modelu často zhoršuje při přirozeně se vyskytujícím šumu, například při překlepech a pravopisných chybách. Aby se tomuto problém zabránilo, modely často využívají data s uměle vytvořenými chybami. Ovšem množství a typ takto generovaného šumu bylo dosud určováno libovolně. My proto navrhujeme modelovat chyby statisticky z korpusů pro opravy gramatiky. Předkládáme pečlivou evaluaci několika současných nástrojů strojového zpracování textu co do robustnosti v několika jazycích a úlohách, včetně morfo-syntaktické analýzy, rozpoznávání pojmenovaných entit, neuronového strojového překladu, podmnožiny úloh v GLUE a porozumění textu. Dále srovnáváme dva přístupy pro zamezení zhoršení výkonu: a) trénování modelů za použití dat se šumem zavedeným pomocí našeho modelu; a b) redukci vstupního šumu pomocí externího nástroje pro kontrolu gramatiky. Zdrojový kód je vydán na adrese https://github.com/ufal/kazitext.
Findings of the 2021 Conference on Machine Translation (WMT21)
Výsledky konference WMT 2021
Year: 2021
Authors: Farhad Akhbardeh, Arkady Arkhangorodsky, Magdalena Biesialska, Ondřej Bojar, Rajen Chatterjee, Vishrav Chaudhary, Marta R. Costa-Jussà, Cristina España-Bonet, Angela Fan, Christian Federmann, Markus Freitag, Yvette Graham, Roman Grundkiewicz, Barry Haddow, Leonie Harter, Kenneth Heafield, Christopher M. Homan, Matthias Huck, Kwabena Amponsah-Kaakyire, Jungo Kasai, Daniel Khashabi, Kevin Knight, Tom Kocmi, Philipp Koehn, Nicholas Lourie, Christof Monz, Makoto Morishita, Masaaki Nagata, Ajay Nagesh, Toshiaki Nakazawa, Matteo Negri, Santanu Pal, Allahsera Tapo, Marco Turchi, Valentin Vydrin, Marcos Zampieri

Abstract (English):
This paper presents the results of the news
translation task, the multilingual low-resource
translation for Indo-European languages, the
triangular translation task, and the automatic
post-editing task organised as part of the Conference on Machine Translation (WMT) 2021.
In the news task, participants were asked to
build machine translation systems for any of
10 language pairs, to be evaluated on test
sets consisting mainly of news stories. The
task was also opened up to additional test
suites to probe specific aspects of translation. In the Similar Language Translation
(SLT) task, participants were asked to develop systems to translate between pairs of
similar languages from the Dravidian and Romance family as well as French to two sim-
ilar low-resource Manding languages (Bambara and Maninka). In the Triangular MT
translation task, participants were asked to
build a Russian to Chinese translator, given
parallel data in Russian-Chinese, Russian-
English and English-Chinese. In the mul-
tilingual low-resource translation for Indo-
European languages task, participants built
multilingual systems to translate among Romance and North-Germanic languages. The task was designed to deal with the translation of documents in the cultural heritage domain for relatively low-resourced languages.
In the automatic post-editing (APE) task, participants were asked to develop systems capable to correct the errors made by an unknown
machine translation systems.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje výsledky soutěže strojových překladačů pro indoevropské jazyky a dalších úloh automatického překladu
a post-editační úlohy, které byly uspořádány v rámci konference o strojovém překladu (WMT) 2021.
Overview of the 8th Workshop on Asian Translation
Přehled 8. workshopu o překladech do asijských jazyků
Year: 2021
Authors: Toshiaki Nakazawa, Hideki Nakayma, Chenchen Ding, Raj Dabre, Shohei Higashiyama, Hideya Mino, Isao Goto, Win Pa Pa, Anoop Kunchukuttan, Shantipriya Parida, Ondřej Bojar, Chenhui Chu, Akiko Eriguchi, Kaori Abe, Yusuke Oda, Sadao Kurohashi

Abstract (English):
This paper presents the results of the shared
tasks from the 8th workshop on Asian translation (WAT2021). For the WAT2021, 28 teams
participated in the shared tasks and 24 teams
submitted their translation results for the human evaluation. We also accepted 5 research
papers. About 2,100 translation results were
submitted to the automatic evaluation server,
and selected submissions were manually evaluated.

Abstract (Czech):
Tento dokument představuje výsledky sdílených úkolů z 8. workshopu o překladech do asijských jazyků (WAT2021). WAT2021 se účastnilo 28 týmů a 24 týmů předložilo výsledky překladů pro lidské hodnocení. Obdrželi jsme také 5 článků. Zhruba 2100 výsledků překladů bylo odevzdáno na automatickém hodnotícím serveru a vybraná podání byla vyhodnocena ručně.
A robot writes a theatre play
Robot píše divadelní hru
Year: 2021
Authors: Tomáš Kyselka, Tomáš Studeník, Rudolf Rosa

Abstract (English):
In a short sketch, we present the THEaiTRE project and say how robots write plays.

Abstract (Czech):
V krátkém vstupu představíme projekt THEaiTRE a řekneme jak roboti píšou divadelní hry.
The Question, the Curiosity, the Provocation
Ta otázka, ta zvědavost, ta provokace
Year: 2021
Authors: David Hrbek, Tomáš Studeník, Rudolf Rosa, Ondřej Dušek, Daniel Hrbek, David Košťák, Jan Romportl

Abstract (English):
Discussion about the production and project of the Švanda Theater AI: When a Robot Writes a Play held after the on-line premiere on February 18, 2021.

Abstract (Czech):
Diskuze o inscenaci a projektu Švandova divadla AI: Když robot píše hru, uskutečněná po on-line premiéře 18. února 2021.
AI: WHEN A ROBOT WRITES A PLAY • professional discussion
AI: KDYŽ ROBOT PÍŠE HRU • odborná diskuze (CZ)
Year: 2021
Authors: David Hrbek, Daniel Hrbek, Tomáš Studeník, Rudolf Rosa, David Košťák, Ondřej Dušek, Jan Romportl

Abstract (English):
In the debate following the production of AI: When a Robot Writes a Play, the question that was present from the very beginning of the entire THEaiTRE project is discussed, and that is whether AI can write a play. How do experts from various fields of IT see it? How do theatre creators who had to deal with the text that AI created from 90% see it? How does AI work with creativity? And what other horizons does AI go to besides the field of art?

Abstract (Czech):
V debatě navazující na inscenaci „AI: Když robot píše hru‟ se probírá otázka, která stála u zrodu celého projektu THEaiTRE, zda AI dokáže napsat divadelní hru. Jak to vidí experti z nejrůznějších oborů IT? Jak to vidí divadelní tvůrci, kteří se s textem, jež AI z 90% vytvořila, museli potýkat? Jak to má AI s kreativitou? A k jakým horizontům se AI ubírá nejen v oblasti umění?
AI: WHEN A ROBOT WRITES A PLAY • professional discussion
AI: KDYŽ ROBOT PÍŠE HRU • odborná diskuze
Year: 2021
Authors: David Hrbek, Daniel Hrbek, Tomáš Studeník, Rudolf Rosa, David Košťák, Ondřej Dušek, Jan Romportl

Abstract (English):
In the debate following the production of AI: When a Robot Writes a Play, the question that was present from the very beginning of the entire THEaiTRE project is discussed, and that is whether AI can write a play. How do experts from various fields of IT see it? How do theatre creators who had to deal with the text that AI created from 90% see it? How does AI work with creativity? And what other horizons does AI go to besides the field of art?

Abstract (Czech):
V debatě navazující na inscenaci „AI: Když robot píše hru‟ se probírá otázka, která stála u zrodu celého projektu THEaiTRE, zda AI dokáže napsat divadelní hru. Jak to vidí experti z nejrůznějších oborů IT? Jak to vidí divadelní tvůrci, kteří se s textem, jež AI z 90% vytvořila, museli potýkat? Jak to má AI s kreativitou? A k jakým horizontům se AI ubírá nejen v oblasti umění?
Discussion after the screening of AI: When a Robot Writes a Play
Diskuze po promítání AI: Když robot píše hru
Year: 2021
Authors: David Hrbek, Daniel Hrbek, David Košťák, Rudolf Rosa, Jan Romportl

Abstract (English):
In 2019, the innovator Tomáš Studeník came up with an idea to celebrate one hundred years since the first performance of Karel Čapeks play RUR (which brought the word "robot" into the world) in an unconventional way – by a theatre play written not by a human, but by artificial intelligence. Based on this idea, a team was formed consisting of computer scientists from Charles University Faculty of Mathematics and Physics (led by computational linguist Rudolf Rosa) and theatre-makers from the Švanda Theater and students of The Academy of Performing Arts in Prague (led by the head of the Švanda Theater, director and pedagogue Daniel Hrbek). By mutual cooperation and debate, they decided to answer the question of whether artificial intelligence is able to write a play and how it will behave when processing such a task.

Every reprise will be followed by a debate with experts in artificial intelligence and theater makers. The show is not only a testament to the current capabilities of computer technology, but also an engaging vision of the future world inspired by the sci-fi classics.

Abstract (Czech):
Při příležitosti oslavy sto let od prvního uvedení Čapkovy hry R. U. R. (která přinesla světu mj. slovo „robot“) navrhl Tomáš Studeník  v roce 2019 divadelní kus, jehož autorem by nebyl člověk, ale chytrý software – tzv. umělá inteligence (Artificial Intelligence – AI). Na základě této myšlenky vznikl tým složený z informatiků Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy (v čele s počítačovým lingvistou Rudolfem Rosou), divadelníků ze Švandova divadla a studentů DAMU (vedený ředitelem Švandova divadla, režisérem a pedagogem Danielem Hrbkem). Ve vzájemné kooperaci a debatě se rozhodli odpovědět na otázku, zda je umělá inteligence schopna napsat divadelní hru a jak se při zpracování takového úkolu bude chovat. Projekci této neobvyklé divadelní hry uvedeme v sále Mozartea Arcidiecézního muzea Olomouc.

Inscenace, po jejíž každé repríze následuje debata s odborníky na umělou inteligenci i divadelními tvůrci, je nejen svědectvím o současných schopnostech počítačových technologií, ale i poutavou vizí budoucího světa inspirující se v klasikách žánru sci-fi.