ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Textual Coverage of Eventive Entries in Lexical Semantic Resources
Textové pokrytí dějových položek v lexikálních sémantických zdrojích
Year: 2024
Authors: Eva Fučíková, Cristina Fernández-Alcaina, Jan Hajič, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
This short paper focuses on the coverage of eventive entries (verbs, predicates, etc.) of some well-known lexical semantic resources when applied to random running texts taken from the internet. While coverage gaps are often reported for manually created lexicons (which is the case of most semantically-oriented lexical ones), it was our aim to quantify these gap.

Abstract (Czech):
Tato krátká práce se zaměřuje na pokrytí dějů (sloves, predikátů apod.) některých známých lexikálních sémantických zdrojů při aplikaci na náhodně běžící texty převzaté z internetu. Zatímco mezery v pokrytí jsou často hlášeny u ručně vytvořených lexikonů (což je případ většiny sémanticky orientovaných lexikálních zdrojů), bylo naším cílem kvantifikovat tyto mezery.
Annotation and automated classification of dramatic situations
Anotace a automatizovaná klasifikace dramatických situací
Year: 2024
Authors: David Mareček, Marie Nováková, Klára Vosecká, Josef Doležal, Tomáš Musil, Rudolf Rosa

Abstract (English):
In this paper, we describe the process of annotation of dramatic situations on 52 selected play scripts. We updated the list of the original Polti’s 36 situations and use 58 situations in total. We show that the task of selection and annotation of dramatic situation is hard, as annotators often disagrees. In the second part of the paper, we propose and evaluate a method of automatic detection of 5 selected situations in the play scripts.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku popisujeme proces anotace dramatických situací na 52 vybraných scénářích. Aktualizovali jsme seznam 36 situací původního Poltiho a celkem používáme 58 situací. Ukazujeme, že úkol výběru a anotace dramatických situací je těžký, protože anotátoři často nesouhlasí. V druhé části příspěvku navrhujeme a hodnotíme metodu automatické detekce 5 vybraných situací ve scénářích.
OOVs in the Spotlight: How to Inflect them?
OOV v centru pozornosti: Jak je skloňovat?
Year: 2024
Authors: Tomáš Sourada, Jana Straková, Rudolf Rosa

Abstract (English):
We focus on morphological inflection in out-of-vocabulary (OOV) conditions, an under-researched subtask in which state-of-the-art systems usually are less effective. We developed three systems: a retrograde model and two sequence-to-sequence (seq2seq) models based on LSTM and Transformer. For testing in OOV conditions, we automatically extracted a large dataset of nouns in the morphologically rich Czech language, with lemma-disjoint data splits, and we further manually annotated a real-world OOV dataset of neologisms.

In the standard OOV conditions, Transformer achieves the best results, with increasing performance in ensemble with LSTM, the retrograde model and SIGMORPHON baselines. On the real-world OOV dataset of neologisms, the retrograde model outperforms all neural models. Finally, our seq2seq models achieve state-of-the-art results in 9 out of 16 languages from SIGMORPHON 2022 shared task data in the OOV evaluation (feature overlap) in the large data condition.

We release the inflection system with the seq2seq models as a ready-to-use Python library.

Abstract (Czech):
Zaměřujeme se na morfologické skloňování v podmínkách mimo slovní zásobu (OOV), což je nedostatečně prozkoumaná dílčí úloha, v níž jsou nejmodernější systémy obvykle méně efektivní. Vyvinuli jsme tři systémy: retrográdní model a dva sekvenční modely (seq2seq) založené na LSTM a Transformeru. Pro testování v podmínkách OOV jsme automaticky extrahovali rozsáhlý dataset podstatných jmen v morfologicky bohaté češtině s rozdělením dat na lemmata a dále jsme ručně anotovali reálný dataset OOV neologismů.

Ve standardních podmínkách OOV dosahuje Transformer nejlepších výsledků, přičemž jeho výkonnost se zvyšuje v ensamblu s LSTM, retrográdním modelem a základními modely SIGMORPHON. V reálném datovém souboru OOV neologismů dosahuje retrográdní model lepších výsledků než všechny neuronové modely. A konečně naše modely seq2seq dosahují nejlepších výsledků v 9 ze 16 jazyků z dat sdílené úlohy SIGMORPHON 2022 při hodnocení OOV (překrývání funkcí) v podmínce velkého množství dat.

Inflexní systém s modely seq2seq vydáváme jako knihovnu v jazyce Python připravenou k použití.
Multiword Expressions between the Corpus and the Lexicon: Universality, Idiosyncrasy, and the Lexicon-Corpus Interface
Víceslovné výrazy mezi korpusem a lexikonem: Univerzalita, idiosynkrazie a rozhraní mezi slovníkem a korpusem
Year: 2024
Authors: Verginica Barbu Mititelu, Voula Giouli, Stella Markantonatou, Ivelina Stoyanova, Petya Osenova, Kilian Evang, Daniel Zeman, Simon Krek, Carole Tiberius, Christian Chiarcos, Ranka Stanković

Abstract (English):
We present ongoing work towards defining a lexicon-corpus interface to serve as a benchmark in the representation of multiword expressions (of various parts of speech) in dedicated lexica and the linking of these entries to their corpus occurrences. The final aim is the harnessing of such resources for the automatic identification of multiword expressions in a text. The involvement of several natural languages aims at the universality of a solution not centered on a particular language, and also accommodating idiosyncrasies. Challenges in the lexicographic description of multiword expressions are discussed, the current status of lexica dedicated to this linguistic phenomenon is outlined, as well as the solution we envisage for creating an ecosystem of interlinked lexica and corpora containing and, respectively, annotated with multiword expressions.

Abstract (Czech):
Představujeme probíhající práci na rozhraní mezi lexikonem a korpusem, které bude sloužit jako standard pro reprezentaci víceslovných výrazů (různých slovních druhů) ve specializovaných slovnících, a na propojení slovníkových hesel a jejich výskytů v korpusu. Konečným cílem je použití dotyčných zdrojů k automatickému rozpoznávání víceslovných výrazů v textu.
A COST Action on Universality, Diversity and Idiosyncrasy in Language Technology
Akce COST o univerzálnosti, diverzitě a idiosynkrazii v jazykových technologiích
Year: 2024
Authors: Agata Savary, Daniel Zeman, Verginica Barbu Mititelu, Anabela Barreiro, Olesea Caftanatov, Marie-Catherine de Marneffe, Kaja Dobrovoljc, Gülşen Cebiroğlu Eryiğit, Voula Giouli, Bruno Guillaume, Stella Markantonatou, Nurit Melnik, Joakim Nivre, Atul Kr. Ojha, Carlos Ramisch, Abigail Walsh, Beata Wójtowicz, Alina Wróblewska

Abstract (English):
This paper presents the objectives, organization and activities of a scientific network dedicated to universality, diversity and idiosyncrasy in language technology. We describe the objectives and organization of this initiative, the people involved, the working groups and the ongoing tasks and activities. This paper is also an open call for participation towards new members and countries.

Abstract (Czech):
Tento příspěvek představuje cíle, organizaci a aktivity vědecké sítě zaměřené na univerzalitu, diverzitu a idiosynkrazii v jazykových technologiích. Popisujeme cíle a organizaci této iniciativy, komunitu do iniciativy zapojených výzkumníků, pracovní skupiny a probíhající činnosti. Tento článek je také otevřenou výzvou k účasti nových členů a zemí.
UDMorph: Morphosyntactically Tagged UD Corpora
UDMorph: Morfosyntakticky označené UD Corpora
Year: 2024
Authors: Maarten Janssen

Abstract (English):
UDMorph provides an infrastructure parallel to that provided by UD for annotated corpus data that follow the UD guidelines, but do not provide dependency relations: a place where new annotated data-sets can be deposited, and where existing data-sets can be found and downloaded. It also provides a corpus creation environment to easily create annotated data for additional languages and variants. And it provides a REST and GUI interface to a growing collection taggers with a CoNLL-U output, currently for around 150 different languages, where taggers for new data-sets in UDMorph are automatically added.

Abstract (Czech):
UDMorph poskytuje infrastrukturu paralelní s infrastrukturou poskytovanou UD pro anotovaná korpusová data, která se řídí pokyny UD, ale neposkytují vztahy závislostí: místo, kam lze ukládat nové anotované datové sady a kde lze najít a stáhnout existující datové sady. . Poskytuje také prostředí pro vytváření korpusů pro snadné vytváření anotovaných dat pro další jazyky a varianty. A poskytuje rozhraní REST a GUI rostoucím taggerům sbírek s výstupem CoNLL-U, aktuálně pro přibližně 150 různých jazyků, kam se automaticky přidávají taggery pro nové datové sady v UDMorph.
Polish-ASTE: Aspect-Sentiment Triplet Extraction Datasets for Polish
Polish-ASTE: Datové sady pro extrakci aspektu a sentimentu pro polštinu
Year: 2024
Authors: Marta Lango, Borys Naglik, Mateusz Lango, Iwo Naglik

Abstract (English):
Aspect-Sentiment Triplet Extraction (ASTE) is one of the most challenging and complex tasks in sentiment analysis. It concerns the construction of triplets that contain an aspect, its associated sentiment polarity, and an opinion phrase that serves as a rationale for the assigned polarity.
Despite the growing popularity of the task and the many machine learning methods being proposed to address it, the number of datasets for ASTE is very limited. 
In particular, no dataset is available for any of the Slavic languages.
In this paper, we present two new datasets for ASTE containing customer opinions about hotels and purchased products expressed in Polish.
We also perform experiments with two ASTE techniques combined with two large language models for Polish to investigate their performance and the difficulty of the assembled datasets.
The new datasets are available under a permissive licence and have the same file format as the English datasets, facilitating their use in future research.

Abstract (Czech):
Aspect-Sentiment Triplet Extraction (ASTE) je jednou z nejnáročnějších a nejsložitějších úloh v analýze sentimentu. Jedná se o konstrukci trojic, které obsahují aspekt, s ním spojenou polaritu sentimentu a názorovou frázi, která slouží jako zdůvodnění přiřazené polarity.
Navzdory rostoucí popularitě této úlohy a mnoha navrženým metodám strojového učení pro její řešení je počet datových sad pro ASTE velmi omezený. 
Zejména není k dispozici žádný datový soubor pro žádný ze slovanských jazyků.
V tomto článku představujeme dva nové datové soubory pro ASTE obsahující názory zákazníků na hotely a zakoupené produkty vyjádřené v polštině.
Provádíme také experimenty se dvěma technikami ASTE v kombinaci se dvěma velkými jazykovými modely pro polštinu, abychom prozkoumali jejich výkonnost a obtížnost sestavených datových sad.
Nové datové sady jsou k dispozici pod povolenou licencí a mají stejný formát souborů jako anglické datové sady, což usnadňuje jejich použití v budoucím výzkumu.
Towards a Unified Taxonomy of Deep Syntactic Relations
Na cestě ke sjednocené taxonomii hloubkově syntaktických vztahů
Year: 2024
Authors: Kira Droganova, Daniel Zeman

Abstract (English):
This paper analyzes multiple deep-syntactic frameworks with the goal of creating a proposal for a set of universal semantic role labels. The proposal examines various theoretic linguistic perspectives and focuses on Meaning-Text Theory and Functional Generative Description frameworks and PropBank. For the purpose of this research, data from five languages is used – Spanish and Catalan, Czech, English, and Finnish. This proposal is oriented towards Universal Dependencies, therefore the universal semantic role labels have been applied to the 5 languages described in the paper with the further intention of applying the universal semantic role labels to the full UD data.

Abstract (Czech):
Tento článek rozebírá několik systémů hloubkové syntaxe s cílem navrhnout univerzální sadu sémantických rolí. Návrh studuje různé teoreticky-lingvistické pohledy a zaměřuje se na Teorii význam-text (MTT), Funkční generativní popis (FGD) a PropBank. Pro tento výzkum byla použita data z pěti jazyků – španělštiny a katalánštiny, češtiny, angličtiny a finštiny. Návrh je orientován na Universal Dependencies. Univerzální značky sémantických rolí byly aplikovány na 5 jazyků popsaných v článku, nicméně cílem do budoucnosti je aplikovat toto značkování na kompletní data UD.
Announcing the Prague Discourse Treebank 3.0
Uvedení Pražského diskurzního treebanku 3.0
Year: 2024
Authors: Pavlína Synková, Jiří Mírovský, Lucie Poláková, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
We present the Prague Discourse Treebank 3.0 - a new version of annotation of discourse relations marked by primary and secondary discourse connectives in the data of the Prague Dependency Treebank. It brings three major updates: (i) largely revised annotation of discourse relations, (ii) consistency with the Lexicon of Czech Discourse Connectives (CzeDLex), and (iii) data not only in its native format (Prague Markup Language, discourse relations annotated at the top of the dependency trees), but also in the Penn Discourse Treebank 3.0 format and sense taxonomy (plain text plus a stand-off discourse annotation).

Abstract (Czech):
Představujeme Pražský diskurzní treebank 3.0 - novou verzi anotace diskurzních vztahů vyjádřených primárními a sekundárními diskurzními konektory v datech Pražského závislostního korpusu. Přináší tři hlavní aktualizace: (i) opravenou anotaci diskurzních vztahů, (ii) konzistenci se Slovníkem českých diskurzních konektorů (CzeDLex) a (iii) data nejen v původním formátu (Prague Markup Language, diskurzní vztahy anotované v závislostních stromech), ale také ve formátu a taxonomii diskurzních typů Penn Discourse Treebanku 3.0 (prostý text plus samostatná diskurzní anotace).
How Gender Interacts with Political Values: A Case Study on Czech BERT Models
Jak gender interaguje s politickými hodnotami: Studie na českých modelech typu BERT
Year: 2024
Authors: Adnan Al Ali, Jindřich Libovický

Abstract (English):
Neural language models, which reach state-of-the-art results on most natural language processing tasks, are trained on large text corpora that inevitably contain value-burdened content and often capture undesirable biases, which the models reflect. This case study focuses on the political biases of pre-trained encoders in Czech and compares them with a representative value survey. Because Czech is a gendered language, we also measure how the grammatical gender coincides with responses to men and women in the survey.
We introduce a novel method for measuring the model's perceived political values. We find that the models do not assign statement probability following value-driven reasoning, and there is no systematic difference between feminine and masculine sentences. 
We conclude that BERT-sized models do not manifest systematic alignment with political values and that the biases observed in the models are rather due to superficial imitation of training data patterns than systematic value beliefs encoded in the models.

Abstract (Czech):
Neuronové jazykové modely, které dosahují nejlepších výsledků ve většině úloh zpracování přirozeného jazyka, jsou trénovány na rozsáhlých textových korpusech, které nevyhnutelně obsahují hodnotově zatížený obsah a často zachycují nežádoucí zkreslení, které modely odrážejí. Tato studie se zaměřuje na politická zkreslení předtrénovaných kodérů v češtině a porovnává je s reprezentativním hodnotovým průzkumem. Protože čeština používá gramatický rod, měříme také, jak se gramatický rod shoduje s odpověďmi mužů a žen v průzkumu.
Zavádíme novou metodu měření modelově vnímaných politických hodnot. Zjišťujeme, že modely nepřiřazují pravděpodobnost výroků podle hodnotově orientovaného uvažování a že neexistuje systematický rozdíl mezi větami v ženském a mužském rodě. 
Docházíme k závěru, že modely velikosti BERT neprojevují systematický soulad s politickými hodnotami a že zkreslení pozorovaná v modelech jsou spíše důsledkem povrchního napodobování vzorů v trénovacích dat než systematických hodnotových přesvědčení zakódovaných v modelech.
Uhglish : Corpus of Spoken Contact Center Conversations Annotated in Dialog States
Uhglish : korpus mluvených konverzací kontaktních center s anotovanými k dialogovými stavmi
Year: 2024
Authors: Manon Macary, Patrícia Schmidtová

Abstract (English):
We present a new corpus, named Uhglish, composed of real-life contact center conversations in English that are annotated in dialog states and Named Entities. This corpus has been set up to develop new systems able to model dialog flows in a 2023 event at the turn of speech level. In the contact center industry, the conversation usually aims at solving the caller’s request. As far as we know, most dialog states databases contain acted conversation and are not representative of contact centers. We hypothesize that the current corpora are either too easy or too far from the real conversations happening in contact centers. To solve this issue, we propose a corpus with a double-rich annotation scheme enabling an investigation of the named entities, dialog states, and dialog flow. Uhglish regroups 245 conversations with a total of approximately 85 000 turns of speech, all recorded in a semi-acted environments collected by an intelligent call tracking company. First analyses show a good consistency of the annotations. We also show that ground truth dialog state information can be retrieve by algorithms.

Abstract (Czech):
Představujeme nový korpus nazvaný Uhglish, který se skládá z reálných konverzací v kontaktním centru v angličtině, které jsou anotovány v dialogových stavech a pojmenovaných entitách. Tento korpus byl vytvořen za účelem vývoje nových systémů schopných modelovat dialogové toky v události 2023 na úrovni obratu řeči. V oboru kontaktních center je konverzace obvykle zaměřena na na vyřešení požadavku volajícího. Pokud je nám známo, většina databází stavů dialogů obsahuje hranou konverzaci a jsou nejsou reprezentativní pro kontaktní centra. Předpokládáme, že současné korpusy jsou buď příliš jednoduché, nebo příliš vzdálené od skutečných konverzací probíhajících v kontaktních centrech. Abychom tento problém vyřešili, navrhujeme korpus s dvojnásobně bohatým obsahem anotačním schématem, které umožňuje zkoumat pojmenované entity, stavy dialogu a průběh dialogu. Uhglish přeskupuje 245 konverzací s celkem přibližně 85 000 obraty řeči, které byly zaznamenány v poloaktuálním prostředí. shromážděných inteligentní společností pro sledování hovorů. První analýzy ukazují dobrou konzistenci anotací. Rovněž jsme ukazujeme, že základní pravdivé informace o stavu dialogu lze získat pomocí algoritmů.
Compounds in Universal Dependencies: A Survey in Five European Languages
Kompozita v Universal Dependencies: průzkum napříč pěti evropskými jazyky
Year: 2024
Authors: Emil Svoboda, Magda Ševčíková

Abstract (English):
V Universal Dependencies jsou kompozita, která chápeme jako slova obsahující dva nebo více kořeny, reprezentovány podle tokenizace odrážející ortografické konvence daného jazyka. Uzavřená složenina odpovídá jedinému slovu v Universal Dependencies (např. "vodopád"), zatímco spojovníková složenina ("tchán") a otevřená složenina ("jablkový koláč") se skládají z více slov. Cílem tohoto článku je otevřít diskuzi o tom, jak postoupit směrem k jednotné anotaci složenin. Řešení, které navrhujeme, spočívá v reprezentaci interní struktury všech typů složenin analogicky k syntaktickým frázím. To by nejen zvýšilo srovnatelnost složení uvnitř i mezi jazyky, ale také umožnilo srovnávání složenin a syntaktických frází.

Abstract (Czech):
In Universal Dependencies, compounds, which we understand as words containing two or more roots, are represented according to tokenization, which reflects the orthographic conventions of the language. A closed compound corresponds to a single word in Universal Dependencies (e.g., "waterfall") while a hyphenated compound ("father-in-law") and an open compound ("apple pie") to multiple words. The aim of this paper is to open a discussion on how to move towards a more consistent annotation of compounds. The solution we argue for is to represent the internal structure of all compound types analogously to syntactic phrases, which would not only increase the comparability of compounding within and across languages but also allow comparisons of compounds and syntactic phrases.
PaReNT (Parent Retrieval Neural Tool): A Deep Dive into Word Formation Across Languages
PaReNT (Parent Retrieval Neural Tool): Hluboký vhled do slovotvorby napříč jazyky
Year: 2024
Authors: Emil Svoboda, Magda Ševčíková

Abstract (English):
We present PaReNT (Parent Retrieval Neural Tool), a deep-learning-based multilingual tool performing parent retrieval and word formation classification in English, German, Dutch, Spanish, French, Russian, and Czech. Parent retrieval refers to determining the lexeme or lexemes the input lexeme was based on (e.g. ‘darkness’ is traced back to ‘dark’; ‘waterfall’ decomposes into ‘water’ and ‘fall’). Additionally, PaReNT performs word formation classification, which determines the input lexeme as a compound (e.g. ‘proofread’), a derivative (e.g. ‘deescalate’) or as an unmotivated word (e.g. ‘dog’). These seven languages are selected from three major branches of the Indo-European language family (Germanic, Romance, Slavic). Data is aggregated from a range of word-formation resources, as well as Wiktionary, to train and test the tool. The tool is based on a custom-architecture hybrid transformer block-enriched sequence-to-sequence neural network utilizing both a character-based and semantic representation of the input lexemes, with two output modules – one decoder-based dedicated to parent retrieval, and one classifier-based for word formation classification. PaReNT achieves a mean accuracy of 0.62 in parentretrieval and a mean balanced accuracy of 0.74 in word formation classification.

Abstract (Czech):
Představujeme PaReNT (Parent Retrieval Neural Tool), vícejazyčný nástroj založený na hlubokém učení pro vyhledávání slovotvorných předků a slovotvornou klasifikaci v angličtině, němčině, holandštině, španělštině, francouzštině, ruštině a češtině. Vyhledávání slovotvorných předků znamená určení lexému nebo lexémů, na kterých byl založen vstupní lexém (např. „darkness“ se dá vysledovat k ‚dark‘; „waterfall“ se rozloží na „water“ a „fall“). PaReNT navíc provádí slovotvornou klasifikaci, která určuje vstupní lexém jako složený (např. ‚proofread‘), derivát (např. ‚deescalate‘) nebo jako nemotivované slovo (např. ‚dog‘). Těchto sedm jazyků je vybráno ze tří hlavních větví indoevropské jazykové rodiny (germánská, románská, slovanská). Data byla agregována z celé řady slovotvorných zdrojů a Wikislovníku za účelem tréninku a testování nástroje. Nástroj je založen na vlastní hybridní architektuře -- sequence-to-sequence neuronové sítě obohacené o transformerový blok využívající jak znakovou, tak sémantickou reprezentaci vstupních lexémů se dvěma výstupními moduly – jednoho na bázi dekodéru určený pro vyhledávání slovotvorných předů a jednoho klasifikačního modulu určeného pro slovotvornou klasifikaci. PaReNT dosahuje 0,62 accuracy ve vyhledávání slovotvorných předků a balanced accuracy 0,74 ve slovotvorné klasifikaci.