ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Issues of Projectivity in the Prague Dependency Treebank
Problémy projektivity v Pražském závislostním korpusu
Year: 2004
Authors: Eva Hajičová, Jiří Havelka, Petr Sgall, Kateřina Veselá, Daniel Zeman

Abstract (English):
In the present paper we discuss some issues connected with the condition of projectivity in a dependency based
description of language (see Sgall, Hajičová, and Panevová (1986), Hajičová, Partee, and Sgall (1998)), with a
special regard to the annotation scheme of the Prague Dependency Treebank (PDT, see Hajič (1998)). After a short
Introduction (Section 1), the condition of projectivity is discussed in more detail in Section 2, presenting its formal
definition and formulating an algorithm for testing this condition on a subtree (Section 2.1); the introduction of
the condition of projectivity in a formal description of language is briefly substantiated in Section 2.2. and some
problematic cases are discussed in Section 2.3. In Section 3, a preliminary classification into three main groups
and several subgroups of Czech non-projective constructions on the analytical level is presented (Section 3.1),
with illustrations of each subgroup in Section 3.2. A discussion of (surface) non-projectivities viewed from the
perspectives of the underlying (tectogrammatical) structures is given in Section 4; the classification outlined in
Section 4.1 reflects the types of deviations from projectivity caused by topic-focus articulation (TFA). In Section
4.2 we examine the motivation and factors of non-projective constructions. The treatment of non-projective
constructions in the annotation scenario of PDT is presented in Section 5. In the Conclusion (Section 6) we summarize
the results and outline some directions for further research in this domain. The present contribution is an
enlarged and slightly modified version of the paper Veselá, Havelka, and Hajičová (2004).

Abstract (Czech):
V článku probíráme některé problémy spojené s podmínkou projektivity v závislostním popisu jazyka (viz Sgall, Hajičová a Panevová (1986), Hajičová, Partee a Sgall (1998)) se zvláštním zřetelem na anotační schéma Pražského závislostního korpusu (PDT, viz Hajič (1998)).
Finite State Morphology
Finite State Morphology (Konečněstavová morfologie)
Year: 2004
Authors: Otakar Smrž

Abstract (English):
Finite State Morphology. CSLI Publications, Stanford, California, 2003 (CSLI Studies in Computational Linguistics, xviii+510 pp and CD-ROM, ISBN 1-57586-434-7)

Abstract (Czech):
Finite State Morphology. Vydal CSLI Publications, Stanford, Kalifornie, 2003 (CSLI Studies in Computational Linguistics, xviii+510 pp a CD-ROM, ISBN 1-57586-434-7)
Data-Oriented Parsing by Rens Bod, Remko Scha, and Khalil Sima'an
Data-Oriented Parsing od Rense Boda, Remka Schy a Khalila Sima'ana
Year: 2004
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
Data-oriented parsing is a name for a novel statistical approach to syntactic parsing that learns occurrences of subtrees.

Abstract (Czech):
Datově-orientovaná syntaktická analýza je název pro originální statistický přístup k syntaktické analýze, který se učí výskyty jednotlivých podstromů.
Non-projectivity in the Prague Dependency Treebank
Neprojektivity v Pražském závislostním korpusu (PDT)
Year: 2004
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
The goal of this technical report is to describe non-projective constructions in the Prague Dependency Treebank.

Abstract (Czech):
Cílem této technické zprávy je popsat neprojektivní konstrukce v Pražském závislostním korpusu.
Parsing with a Statistical Dependency Model
Syntaktická analýza s pomocí statistického modelu závislostí
Year: 2004
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
This thesis presents a statistical parser of Czech. We analyze step by step its evolution and the merit of its various parts. The parser is based on the original approach of dependency bigram modeling. Although there are other parsers that have been originally developed for English and their adaptations for Czech perform better than ours, we demonstrate that our parser makes different errors and thus it can help the better parsers to become even better.

Abstract (Czech):
Tato disertační práce popisuje statistický parser (syntaktický analyzátor) češtiny. Krok za krokem v ní analyzujeme vývoj parseru a přínos jednotlivých jeho částí. Parser je postaven na metodě přímého statistického modelování závislostí mezi slovy, která je originální i při srovnání se zahraničními pracemi. Přestože se nepodařilo tímto způsobem získat nejúčinnější možný nástroj pro syntaktickou analýzu češtiny a existují české adaptace původně anglických parserů, které si vedou lépe, ukážeme, že díky odlišnému přístupu dělá náš parser chyby jiného druhu a lze tedy jeho kombinací s lepšími parsery dosáhnout výsledku, kterého žádný z nich není sám o sobě schopen.
The Annotation Corpora of Text (ACT) Tool
Nástroj ACT (Annotation Corpora of Text, Anotační textové korpusy)
Year: 2004
Authors: Kiril Ribarov, Jiří Bubník, Jiří Čelák, Vojtěch Janota, Alexandr Kara, Václav Novák, Tomáš Vondra

Abstract (English):
The article presents a description of a computer application, developed by a team of authors at the Charles University in Prague, meant to support a multiaspect processing of examples of the cultural heritage in the intelligent environment of the information technologies. Provided is a possibility for the application to be used when describing and analyzing medieval manuscripts, experimented in the project of the Faculty of Mathematics and Physics Annotation corpora of Text (ACT, see http://prometheus.ms.mff.cuni.cz/act). The system is a linguistically-independent product for lexical and corpora processing of written texts. It has been created with the purpose to process large corpora with linguistic annotation, which mostly includes lexicographic and morphological analysis, and the syntactic and semantic information is marked on basic level. The system allows the users when working at different places, to compare the data between one another, and to keep the results regardless of the number of specialists working at the same time. A product which completely solves the problems of the linguistic analysis of medieval records with the help of computers is offered.

Abstract (Czech):
Článek popisuje počítačovou aplikaci vyvinutou týmem autorů na Univerzitě Karlově v Praze, jejímž cílem je podpořit víceaspektové zpracování příkladů kulturního dědictví v inteligentním prostředí informačních technologií.
Dependency analysis by reduction of Free Word-Order Languages
Závislostní redukční analýza přirozených jazyků
Year: 2004
Authors: Markéta Lopatková, Martin Plátek, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
The syntactic structure of English sentences or sentences of other fixed word-order language is commonly described by phrase structure grammars. The description of syntactic structure of Latin, Italian, German, Arabic, Slavic languages and some other languages is more often based on approaches generally called dependency approaches. Both approaches are based
on stepwise simplification of individual sentences, on the so-called analysis by reduction (AR). The basic principles of the phrase-structure and dependency based analysis by reduction are substantially different. The phrase-structure based analysis (of fixed word-order languages) can be naturally modeled by the
bottom-up analysis using phrase structure (Chomskian) grammars. However, this type of grammars cannot model naturally the dependency analysis by reduction (of free word-order languages). In this paper we explain the basic principles of dependency analysis by reduction
(DAR) and its correspondence to notions used in the traditional dependency oriented linguistics.

Abstract (Czech):
V tomto článku vyložíme podstatu  závislostní redukční analýzy
(DAR, dependency analysis by reduction) a její souvislost s pojmy
závislost a závislostní strom. Výklad budeme ilustrovat příklady z
češtiny, což je jazyk s (výrazně) volným slovosledem.
Tento výklad shrnuje základní rysy vývojových postupů závislostní syntaxe.
 Bude využit jako podklad pro ověřování (a vysvětlování) adekvátnosti
 formálních a počítačových modelů těchto postupů.
Mats Wahlberg (ed.): Svenskt ortnamnslexikon (Swedish place-name dictionary)
Mats Wahlberg (ed.): Svenskt ortnamnslexikon (Švédský slovník místních jmen)
Year: 2004
Authors: Silvie Cinková

Abstract (English):
This review focuses the dictionary of Swedish location names edited by Mats Wahlberg.

Abstract (Czech):
Tato recenze se zabývá slovníkem švédských pomístních jmen editovaný Matsem Wahlbergem.
Word order and text understanding: predicate in Czech in the period of humanism
Slovosled a porozumění textu: predikát v humanistické češtině
Year: 2004
Authors: Šárka Zikánová

Abstract (English):
Analysis of general functions of predicate and their implementation in Czech in the period of humanism

Abstract (Czech):
Analýza obecných funkcí predikátu a jejich uplatnění v humanistické češtině
PDT-VALLEX: Creating a Large-coverage Valency Lexicon for Treebank Annotation
PDT-Vallex: Valenční slovník pro anotaci korpusu
Year: 2003
Authors: Jan Hajič, Jarmila Panevová, Zdeňka Urešová, Alevtina Bémová, Veronika Kolářová, Petr Pajas

Abstract (English):
The paper describes the PDT-Vallex valency dictionary, which is linked to real texts in the  Prague Dependency Treebank The concept of valency is based on the FGD.

Abstract (Czech):
Článek popisuje valenční slovník PDT-Vallex, který je  propojený s reálnými texty v Pražském závislostním korpusu. Pojetí valence vychází z FGP jazyka.
Linguistic hindsight of the twentieth century
Lingvistické ohlédnutí za dvacátým stoletím
Year: 2003
Authors: Petr Sgall

Abstract (English):
No abstract of this paper is available because the authors have not provided any.

Abstract (Czech):
Abstrakt tohoto článku není k dispozici, protože autoři žádný nedodali.
Testing the consistency and completeness of a valency lexicon of Czech verbs
Testování konzistence a úplnosti valenčního slovníku českých sloves
Year: 2003
Authors: Markéta Lopatková, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
There are number of requirements put on vaůency dictionaries. We focus on testing the consistency and completeness of a valency lexicon of Czech verbs VALLEX.

Abstract (Czech):
Na moderní valenční slovník klademe řadu požadavků. Kromě strojové čitelnosti a dostatečné explicitnosti použitého popisu jde zejména
o kvalitu dat ve slovníku obsaľených. V článku přibližujeme nástroje navržené pro testování konzistence a úplnosti slovníku VALLEX. Rozebíráme metody využívané pro zvýšení jeho kvality od odstraňování technických chyb přes porovnání s existujícími lexikografickými zdroji po testování vnitřní konzistence
budovaného slovníku.
Annotation of Coreference in the Prague Dependency Treebank
Anotování koreference v Pražském závislostním korpusu
Year: 2003
Authors: Lucie Kučová, Veronika Kolářová, Zdeněk Žabokrtský, Petr Pajas, Oliver Čulo

Abstract (English):
Short English abstract must be provided for all publications regardless their original language. Minimum is 64 characters, there is no upper bound but long abstracts will be truncated when reporting the publication.

Abstract (Czech):
Short Czech abstract must be provided for all publications regardless their original language. Minimum is 64 characters, there is no upper bound but long abstracts will be truncated when reporting the publication.
Do children know Czech?
Umějí děti česky?
Year: 2002
Authors: Eva Hajičová, Petr Sgall, J. Hronek, František Čermák, Karel Kučera, Věra Schmiedtová, Neil Bermel, Henry Kucera, Jaroslav Suk, Laura Janda, Charles E. Townsend

Abstract (English):
No abstract of this paper is available because the authors have not provided any.

Abstract (Czech):
K tomuto článku není abstrakt k dispozici, protože autoři žádný nedodali.
Can Subcategorization Help a Statistical Dependency Parser?
Může valence pomoci statistickému závislostnímu parseru?
Year: 2002
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
Today there is a relatively large body of work on automatic acquisition of lexico-syntactical preferences (subcategorization) from corpora. Various techniques have been developed that not only produce machine-readable subcategorization dictionaries but also they are capable of weighing the various subcategorization frames probabilistically. Clearly there should be a potential to use such weighted lexical information to improve statistical parsing, though published experiments proving (or disproving) such hypothesis are comparatively rare. One experiment is described in (Carroll et al., 1998) — they use subcategorization probabilities for ranking trees generated by unification-based phrasal grammar. The present paper, on the other hand, involves a statistical dependency parser. Although dependency and constituency parsing are of quite a different nature, we show that a subcategorization model is of much use here as well.

Abstract (Czech):
V současné době existuje poměrně velká základna publikací o automatickém získávání lexikálně-syntaktických preferencí (valence) z korpusů.
Detris
Detris
Year: 2002
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
Detris is a template with a macro that helps you to create uniformly looking dependency trees for your documents in Word. The trees are represented as vector graphics which means that on changing their size, screen or printer resolution the deterioration will be minimal. Input is a tree description in the CSTS format, used in Prague Dependency Treebank (PDT) version 1. You can directly copy the corresponding part of the CSTS file to your document. If you are creating an artificial example that cannot be copied from anywhere, you can use a simplified subset of CSTS.

Abstract (Czech):
Detris je šablona obsahující makro, s jehož pomocí můžete vytvářet jednotně vypadající závislostní stromečky do svých článků ve Wordu. Stromečky jsou reprezentované jako vektorová grafika, což znamená, že při změně jejich velikosti, popř. grafického rozlišení obrazovky nebo tiskárny bude minimalizován negativní dopad na vzhled stromu („schodovité čáry“ apod.) Vstupem makra je popis stromečku ve formátu CSTS, který je použit i v Pražském závislostním korpusu (PDT) verze 1. Stačí tedy do vašeho dokumentu okopírovat příslušnou část CSTS souboru, kde je popsána vaše věta. Pokud vytváříte umělý příklad, který není odkud zkopírovat, můžete použít značně zjednodušenou podmnožinu CSTS.
How to Decrease the Performance of a Statistical Parser
Jak snížit úspěšnost statistického syntaktického analyzátoru
Year: 2002
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
This paper is a study of outside factors that may have a negative impact on parsers’ accuracy. The discussed phenomena can be divided into two classes, those related to treebank design, and those related to morphological tagging. Although the scope of the paper is limited to the Prague Dependency Treebank, two particular taggers and one particular parser, we believe that our observations may be of interest to future treebank designers.

Anyway, since training parsers is usually not the only purpose of building treebanks, other good reasons may prevail and push aside the parser’s preferences. For that case, we suggest how the parser may work around the nasty input. More fine-grained elaboration of these workarounds and their evaluation is a matter of future work.

Abstract (Czech):
Článek je studií vnějších faktorů, které mohou mít negativní vliv na úspěšnost parserů.
On the nature of the discource of advertisements
K povaze reklamního diskurzu
Year: 2002
Authors: Markéta Pravdová

Abstract (English):
No abstract is available for this paper because the authors have not provided any.

Abstract (Czech):
K tomuto článku není k dispozici abstrakt, protože ho autoři nedodali.
Representing Linguistic Hedges by L-Fuzzy Modifiers
Reprezentace lingvistických omezení pomocí L-fuzzy modifikátorů
Year: 2001
Authors: Zdeněk Žabokrtský, Martine De Cock, Etienne E. Kerre

Abstract (English):
L-fuzzy modifiers based on L-fuzzy relations prove to be
powerful tools for the representation of linguistic hedges.
They provide a general framework that is far more applicable
than the traditional approaches, and even in the
cases where traditional fuzzy hedges can be used, they
are still clearly outperformed by the fuzzy relation based
modifiers on the semantic level.

Abstract (Czech):
De Cock M., Žabokrtský Z. and Kerre E. E. (2001): Representing
linguistic hedges by L-fuzzy modifiers. — Proc.
CIMCA’01 (Int. Conf. Computational Intelligence for
Modelling Control and Automation), Las Vegas (USA),
pp. 64–72 (CD-ROM).
How Much Will a RE-based Preprocessor Help a Statistical Parser?
Jak moc pomůže statistickému parseru preprocesor založený na regulárních výrazech?
Year: 2001
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
The present paper describes experiments on combining a statistical parser with a preprocessor built of regular expres­sions. While the syntactic structure of a sentence may be very complex and will never be fully covered by such simple machine, there are phenomena such as noun phrases and simple coordinations that do quite well. Even these “chunks” may theoretically be unlimitedly complex but we show that in reality they rarely do. So a shallow parser based on regular expressions can be built to preprocess the input text and solve the simple chunks without introducing too many errors. We discuss one implementation of such preprocessor that is very easy to write and covers roughly 20% of input words with an accuracy of over 90%. Then we describe two ways of combining the preprocessor with a parser and show that the performance of the parser improves both in speed and accuracy.

Abstract (Czech):
Článek popisuje pokusy s kombinováním statistického parseru a preprocesoru založeného na regulárních výrazech.
Parsing with Regular Expressions: A Minute to Learn, a Lifetime to Master
Syntaktická analýza s regulárními výrazy: naučíte se za minutu, vylepšujete celý život
Year: 2001
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
This paper reports on a work in progress, which tries to combine statistical modeling and manually written regular rules for parsing Czech. While the syntactic structure of a sentence may be very complex and will never be fully covered by a finite-state machine, there are phenomena such as noun phrases and simple coordinations that do quite well. Even these “chunks” may theoretically be unlimitedly complex but I show that in real world they rarely do. So a shallow finite-state parser can be built to preprocess the input text and solve the simple chunks without introducing too many errors. With a minimum of programming effort, such preprocessor currently covers almost 20% of input words with an accuracy of more than 90%. Further increasing of the coverage without loss of accuracy would require much more effort, so the rest is left for the statistical parser.

Abstract (Czech):
Článek podává zprávu o probíhajícím projektu, který se snaží kombinovat statistické modelování s ručně psanými regulárními výrazy pro syntaktickou analýzu češtiny.
Computational Linguistics in Relation to Computer Science
Počítačová lingvistika ve vztahu k informatice
Year: 2000
Authors: Jarmila Panevová, Barbora Vidová Hladká, Kiril Ribarov, Vladislav Kuboň, Daniel Zeman, Martin Čmejrek, Jan Cuřín, Nino Peterek

Abstract (English):
The development of computer technology and computational processing of language data are related to each other.

Abstract (Czech):
Vývoj počítačových technologií a počítačového zpracování jazykových dat spolu
s převratnými změnami v obou složkách jsou spolu zcela neodmyslitelně spjaty. Jejich
vzájemnou souvislost i podmíněnost nových možností automatického zpracování přirozeného
jazyka v kontextu nových informačních technologií se tu pokusíme ukázat
z hlediska dneška
Learning Verb Subcategorization from Corpora: Counting Frame Subsets
Učení slovesných rámců z korpusů: počítání podmnožin rámců
Year: 2000
Authors: Daniel Zeman, Anoop Sarkar

Abstract (English):
We present some novel machine learning techniques for the identification of subcategorization information for verbs in Czech. We compare three different statistical techniques applied to this problem. We show how the learning algorithm can be used to discover previously unknown subcategorization frames from the Czech Prague Dependency Treebank. The algorithm can then be used to label dependents of a verb in the Czech treebank as either arguments or adjuncts. Using our techniques, we are able to achieve 88 % accuracy on unseen parsed text.

Abstract (Czech):
Představujeme nové metody strojového učení pro identifikaci slovesných rámců v češtině.
Stochastically-Based Semantic Analysis, Kluwer, 1999
Stochastically-Based Semantic Analysis, Kluwer, 1999
Year: 2000
Authors: Kiril Ribarov, Daniel Zeman

Abstract (English):
A review of the book Stochastically-Based Semantic Analysis, published by the Kluwer publishing house in 1999

Abstract (Czech):
Recenze na knihu Stochastically-Based Semantic Analysis, vydanou nakladatelstvím Kluwer v roce 1999
Automatic Extraction of Subcategorization Frames for Czech
Automatická extrakce valenčních rámců pro češtinu
Year: 2000
Authors: Anoop Sarkar, Daniel Zeman

Abstract (English):
We present some novel machine learning techniques
for the identification of subcategorization information
for verbs in Czech. We compare three different
statistical techniques applied to this problem. We
show how the learning algorithm can be used to discover
previously unknown subcategorization frames
from the Czech Prague Dependency Treebank. The
algorithm can then be used to label dependents of
a verb in the Czech treebank as either arguments
or adjuncts. Using our techniques, we are able to
achieve 88% precision on unseen parsed text.

Abstract (Czech):
Představujeme nové metody strojového učení pro identifikaci slovesných valenčních rámců v češtině.
Core Natural Language Processing Technology Applicable to Multiple Languages
Základní technologie zpracování přirozených jazyků aplikovatelná na více jazyků
Year: 1998
Authors: Jan Hajič, Eric Brill, Michael Collins, Barbora Hladká, Douglas Jones, Cynthia Kuo, Lance Ramshaw, Oren Schwartz, Christoph Tillmann, Daniel Zeman

Abstract (English):
Parsing natural languages is a task approached by many people in the past and present and undoubtedly also in the future. It is widely believed that if one can obtain automatically a good parse for a given input sentence (i.e. functions of the words and relations between them), then all the "language understanding" tasks can profit from it.

English has been studied most for this purpose and many good results have been obtained, especially using statistically-based techniques coupled with automatic learning from large annotated corpora. However, these techniques have not been applied to other languages than English very much, especially to languages which display substantially different behavior (both morphologically and syntactically) than English (such as Slavic languages, spoken mostly in Europe by approx. 350 million people).

Abstract (Czech):
Syntaktická analýza přirozených jazyků je úloha, kterou se pokoušela řešit řada lidí v minulosti, v současnosti a nepochybně také v budoucnosti. Všeobecně se předpokládá, že pokud dokážeme automaticky získat dobrý rozbor dané vstupní věty (např. funkce slov a vztahy mezi nimi), budou z něj mít užitek všechny úlohy související s "porozuměním jazyku".