ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Error Analysis of Cross-lingual Tagging and Parsing
Chybová analýza kroslingválního taggingu a parsingu
Year: 2017
Authors: Rudolf Rosa, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We thoroughly analyse the performance of cross-lingual tagger and parser transfer from English into 32 languages. We suggest potential remedies for identified issues and evaluate some of them.

Abstract (Czech):
V několika rozměrech rozebíráme chyby v kroslingválním přenosu taggeru a parseru z angličtiny do 32 jazyků. Identifikujeme a vysvětlujeme silné a slabé stránky a nepravidelnosti a navrhujeme možná řešení.
Slavic Forest, Norwegian Wood
Slavkovský les, norské dřevo
Year: 2017
Authors: Rudolf Rosa, Daniel Zeman, David Mareček, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We once had a corp,

or should we say, it once had us

They showed us its tags,

isn’t it great, unified tags

They asked us to parse

and they told us to use everything

So we looked around

and we noticed there was near nothing

We took other langs,

bitext aligned: words one-to-one

We played for two weeks,

and then they said, here is the test

The parser kept training till morning,

just until deadline

So we had to wait and hope what we get

would be just fine

And, when we awoke,

the results were done, we saw we’d won

So, we wrote this paper,

isn’t it good, Norwegian wood.

Abstract (Czech):
My měli korpus, anebo ten korpus měl nás.

Měl značky pěkný, jednoduchý, harmonický.

Když zvali nás řekli ať použijem všechno, co chcem.

Však k použití nikde nic není, ať hnem se kam hnem.

Tak cizí řeči jsme přeložili, využili.

Dva týdny práce, dřeli jsme fest, a je tu test.

Trénink běžel přes noc do rána, než přišel deadline.

My nespali, čekali, doufali, že dopadnem fajn.

Ráno bylo tu, hleďme na to, my měli zlato.

Tak popíšem papír, co zrodilo ho norský dřevo.
Slavic Forest, Norwegian Wood (models)
Slavkovský les, norské dřevo (modely)
Year: 2017
Authors: Rudolf Rosa, Daniel Zeman, David Mareček, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Trained models for UDPipe used to produce our final submission to VarDial 2017 shared task (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) and described in a paper by the same authors titled Slavic Forest, Norwegian Wood.

Abstract (Czech):
Natrénované modely pro UDPipe, použité k vytvoření našeho příspěvku zaslaného na sdílenou úlohu VarDial 2017 (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) a popsaných v článku stejných autorů s názvem Slavic Forest, Norwegian Wood.
Slavic Forest, Norwegian Wood (scripts)
Slavkovský les, norské dřevo (skripty)
Year: 2017
Authors: Rudolf Rosa, Daniel Zeman, David Mareček, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Tools and scripts used to create the cross-lingual parsing models submitted to VarDial 2017 shared task (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) and described in a paper by the same authors titled Slavic Forest, Norwegian Wood.

Abstract (Czech):
Nástroje a skripty užité k vytvoření modelů mezijazyčných parserů, zaslaných na sdílenou úlohu VarDial 2017 (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) a popsaných v článku stejných autorů s názvem Slavic Forest, Norwegian Wood.
Coreference Resolution System Not Only for Czech
Systém pro rozpoznávání koreference nejenom na češtině
Year: 2017
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
Presenting Treex CR - the coreference resolution system for English and Czech.

Abstract (Czech):
Představení Treex CR - systému na rozpoznávání koreference pro angličtinu a češtinu.
Coreference Resolution System Not Only for Czech
Systém pro rozpoznávání koreference nejenom na češtině
Year: 2017
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
The paper introduces Treex CR, a coreference resolution (CR) system not only for Czech. As its name suggests, it has been implemented as an integral part of the Treex NLP framework. The main feature that distinguishes it from other CR systems is that it operates on the tectogrammatical  layer, a representation  of  deep syntax. This feature allows for natural handling of elided expressions, e.g. unexpressed subjects in Czech as well as generally ignored English anaphoric expression – relative pronouns and zeros. The system implements a sequence of mention ranking models specialized at particular types of coreferential expressions (relative, reflexive, personal pronouns etc.). It takes advantage of rich feature set extracted from the data linguistically preprocessed with Treex. We evaluated Treex CR on Czech and English datasets and compared it with other systems as well as with modules used in Treex so far.

Abstract (Czech):
Článek představuje Treex CR - systém na rozpoznávání koreference nejenom pro češtinu.
Coreference Resolution Using Parallel Corpora
Rozpoznávání koreference s použitím paralelních korpusů
Year: 2017
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
The talk describes experiments on coreference resolution in Czech and English using parallel corpora.

Abstract (Czech):
Přednáška pojednává o experimentech s rozpoznáváním koreference na češtině a angličtině s použitím paralelních korpusů.
EVALD 2.0
EVALD 2.0
Year: 2017
Authors: Michal Novák, Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Magdaléna Rysová, Eva Hajičová

Abstract (English):
Evaluator of Discourse (EVALD 2.0) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary, coreference realtions etc.).

Abstract (Czech):
Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu (EVALD 2.0) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných rodilými mluvčími češtiny. Software tedy hodnotí (známkuje) úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby, koreferenční vztahy apod.).
EVALD 2.0 for Foreigners
EVALD 2.0 pro cizince
Year: 2017
Authors: Michal Novák, Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Magdaléna Rysová, Eva Hajičová

Abstract (English):
Evaluator of Discourse for Foreigners (EVALD 2.0 for Foreigners) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by non-native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary, coreference realtions etc.).

Abstract (Czech):
Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu pro cizince (EVALD 2.0 pro cizince) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných nerodilými mluvčími češtiny. Software hodnotí úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost užitých spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby, koreferenční vztahy apod.).
Incorporating Coreference to Automatic Evaluation of Coherence in Essays
Začlenění koreference do automatického hodnocení koherence v slohových pracích
Year: 2017
Authors: Michal Novák, Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová, Jiří Mírovský

Abstract (English):
The paper contributes to the task of automated evaluation of surface coherence. It introduces a coreference-related extension to the EVALD applications, which aim at evaluating essays produced by native and non-native students learning Czech. Having successfully employed the coreference resolver and coreference-related features, our system outperforms the original EVALD approaches by up to 8 percentage points. The paper also introduces a dataset for non-native speakers' evaluation, which was collected from multiple corpora and the parts with missing annotation of coherence grade were manually judged. The resulting corpora contains sufficient number of examples for each of the grading levels.

Abstract (Czech):
Článek popisuje rozšíření systémů EVALD, jejichž cílem je hodnocení úrovně koherence v slohových pracích, o rysy využívající informace o koreferenci a zájmenách.
Projection-based Coreference Resolution Using Deep Syntax
Rozpoznávaní koreference založené na projekci s použitím tektogramatiky
Year: 2017
Authors: Michal Novák, Anna Nedoluzhko, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
The paper describes the system for coreference resolution in German and Russian, trained exclusively on coreference relations projected through a parallel corpus from English. The resolver operates on the level of deep syntax and makes use of multiple specialized models. It achieves 32 and 22 points in terms of CoNLL score for Russian and German, respectively. Analysis of the evaluation results show that the resolver for Russian is able to preserve 66\% of the English resolver's quality in terms of CoNLL score. The system was submitted to the Closed track of the CORBON 2017 Shared task.

Abstract (Czech):
Článek popisuje systém pro rozpoznávání koreference  v němčině a ruštině, trénovaný výlučně na koreferenčních vztazích projektovaných skrz paralelní korpus. Rozpoznávač operuje na tektogramatické vrstvě a používá vícero specializovných modelů. Měřeno metrikou CoNLL systém dosahuje 32 bodů pro Ruštinu a 22 bodov pro němčinu. Analýza výsledků ukazuje, že rozpoznávač pro ruštinu je schopen při projekci z angličtiny dosáhnout 66% kvality dosažené na angličtině. Systém byl poslán na CORBON 2017 Shared task.
CoNLL 2017 Shared Task - Automatically Annotated Raw Texts and Word Embeddings
Společná úloha CoNLL 2017 – automaticky anotované texty a slovní embeddingy
Year: 2017
Authors: Filip Ginter, Jan Hajič, Juhani Luotolahti, Milan Straka, Daniel Zeman

Abstract (English):
Automatic segmentation, tokenization and morphological and syntactic annotations of raw texts in 45 languages, generated by UDPipe (http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe), together with word embeddings of dimension 100 computed from lowercased texts by word2vec (https://code.google.com/archive/p/word2vec/).

Abstract (Czech):
Automatická segmentace, tokenizace a morfologická a syntaktická anotace textů ve 45 jazycích, vygenerovaná pomocí UDPipe (http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe), spolu se 100rozměrnými slovními embeddingy vypočítanými nad textem převedeným na malá písmena nástrojem word2vec (https://code.google.com/archive/p/word2vec/).
Findings of the WMT 2017 Biomedical Translation Shared Task
Výsledky soutěže v překladu biomedicínských textů WMT2017
Year: 2017
Authors: Antonio Jimeno Yepes, Aurelie Névéol, Mariana Neves, Karin Verspoor, Ondřej Bojar, Arthur Boyer, Cristian Grozea, Barry Haddow, Madeleine Kittner, Yvonne Lichtblau, Pavel Pecina, Roland Roller, Rudolf Rosa, Amy Siu, Philippe Thomas, Saskia Trescher

Abstract (English):
Automatic   translation   of   documents   is
an  important  task  in  many  domains,  in-
cluding  the  biological  and  clinical  do-
mains. The second edition of the Biomed-
ical Translation task in the Conference of
Machine  Translation  focused  on  the  au-
tomatic  translation  of  biomedical-related
documents  between  English  and  various
European  languages.   This  year,  we  ad-
dressed  ten  languages:   Czech,  German,
English,  French,  Hungarian,  Polish,  Por-
tuguese, Spanish, Romanian and Swedish.
Test sets included both scientific publica-
tions (from the Scielo and EDP Sciences
databases) and health-related news (from
the Cochrane and UK National Health Ser-
vice web sites).  Seven teams participated
in the task, submitting a total of 82 runs.
Herein we describe the test sets, participat-
ing systems and results of both the auto-
matic and manual evaluation of the trans-
lations.

Abstract (Czech):
Článek shrnuje výsledky druhého ročníku Biomedical Translation Task konference WMT 2017, tj. strojového překladu biomedicínských textů.
Producing Unseen Morphological Variants in Statistical Machine Translation
Generování neviděných tvaroslovných variant ve statistickém strojovém překladu
Year: 2017
Authors: Matthias Huck, Aleš Tamchyna, Ondřej Bojar, Alexander Fraser

Abstract (English):
Translating into morphologically rich languages is  difficult. Although  the  coverage of lemmas may be reasonable,  many morphological variants cannot be learned from the training data. We present a statistical translation system that is able to produce these inflected word forms. Different from most previous work, we do not separate morphological prediction from lexical choice into two consecutive steps. Our approach  is  novel  in  that  it  is  integrated  in decoding  and  takes  advantage  of  context information from both the source language and the target language sides.

Abstract (Czech):
Strojový překlad do tvaroslovně bohatých jazyků představuje složitý problém. Prestože pokrytí na úrovni lemmat může být dostatečné, řada jejich tvaroslovných variant se z trénovacích dat nedá získat. Představujeme statistický překladový systém, který tyto tvaroslovné varinaty dokáže generovat. Na rozdíl od dřívějších prací nerozdělujeme modelování tvarosloví a lexikální volbu na dva navazující kroky. Náš postup je integrován přímo v dekódování a využívá informace z konextu jak na zdrojové, tak na cílové straně.
A Universal Dependencies Treebank for Marathi
Závislostní korpus maráthštiny v Universal Dependencies
Year: 2017
Authors: Vinit Ravishankar

Abstract (English):
This paper describes the creation of a free and open-source dependency treebank for Marathi,
the first open-source treebank for Marathi following the Universal Dependencies (UD) syntactic annotation scheme. In the paper, we describe some of the syntactic and morphological phenomena in the language that required special analysis, and how they fit into the UD guidelines. We also evaluate the parsing results for three popular dependency parsers on our treebank.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje vytváření volně dostupného závislostního korpusu maráthštiny, který odpovídá anotačnímu schématu Universal Dependencies (UD).
Variable Mini-Batch Sizing and Pre-Trained Embeddings
Proměnné velikosti dávky a předtrénované embedingy
Year: 2017
Authors: Mostafa Abdou, Vladan Glončák, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This  paper  describes  our  submission  to
the WMT 2017 Neural MT Training Task.
We modified the provided NMT system in
order  to  allow  for  interrupting  and  con-
tinuing  the  training  of  models.   This  al-
lowed  mid-training  batch  size  decremen-
tation and incrementation at variable rates.
In  addition  to  the  models  with  variable
batch size,  we tried different setups with
pre-trained word2vec embeddings.  Aside
from batch size incrementation, all our ex-
periments performed below the baseline

Abstract (Czech):
Článek popisuje náš příspěvek do společné úlohy trénování systémů neuronového překladu (WMT2017 Neural MT Training Task).
Deep Architectures for Neural Machine Translation
Hluboké architektury pro neuronový strojový překlad
Year: 2017
Authors: Antonio Valerio Miceli Barone, Jindřich Helcl, Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch

Abstract (English):
It has been shown that increasing model depth improves the quality of neural machine translation.
However, different architectural variants to increase model depth have been proposed, and so far, there has been no thorough comparative study.

In this work, we describe and evaluate several existing approaches to introduce depth in neural machine translation.
Additionally, we explore novel architectural variants, including deep transition RNNs, and we vary how attention is used in the deep decoder.
We introduce a novel "BiDeep" RNN architecture that combines deep transition RNNs and stacked RNNs.

Our evaluation is carried out on the English to German WMT news translation dataset, using a single-GPU machine for both training and inference.
We find that several of our proposed architectures improve upon existing approaches in terms of speed and translation quality.
We obtain best improvements with a BiDeep RNN of combined depth 8, obtaining an average improvement of 1.5 BLEU over a strong shallow baseline.

We release our code for ease of adoption.

Abstract (Czech):
Bylo prokázáno, že zvyšující se hloubka modelu zlepšuje kvalitu neuronového strojového překladu.
Přes mnoho návrhů různých variant arhitektur pro zvýšení hloubky modelu doposud nebyla provedena žádná důkladná srovnávací studie.

V této práci popisujeme a vyhodnocujeme několik stávajících přístupů k zavedení hloubky v neuronovém strojovém překladu.
Navíc prozkoumáváme nové varianty architektur včetně hlubokých přechodových RNN a měníme, jak je hlubokém dekodéru použit mechanismus pozornosti ("attention").
Představujeme novou architekturu "BiDeep" RNN, která kombinuje hluboké přechodové RNN a skládané RNN.

Hodnocení provádíme na anglicko-německém datovém souboru WMT pro překlady novinových článků s využitím stroje s jednou GPU pro trénování i inferenci.
Zjistili jsme, že několik našich navrhovaných architektur zlepšuje stávající přístupy z hlediska rychlosti a kvality překladu.
Nejlepších výsledků jsme získali s BiDeep RNN kombinované hloubky 8, získáním průměrného zlepšení 1,5 BLEU nad silnou baseline.

Náš kód je pro snadný přístup zveřejněn.
Tamil Dependency Treebank
Závislostní korpus tamilštiny
Year: 2017
Authors: Loganathan Ramasamy, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
License agreement for Google Inc. (Mountain View, California 94043, USA) for using the Tamil Dependency Treebank.

Abstract (Czech):
Licenční smlouva pro Google Inc. (Mountain View, California 94043, USA) na užívání Tamilského závislostního korpusu.
MUSCIMA++
MUSCIMA++
Year: 2017
Authors: Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
Optical Music Recognition (OMR) is a sub-field of document analysis and recognition focused on extracting musical content from the image (e.g., scan or photo) of a musical score. Given that more compositions probably exist in written form than have been recorded, automatically transcribing written music can substantially diversify the sources available to digital musicology. The greatest potential of OMR lies in making accessible massive musical archives, such as the Lichtenstein-Castelcorn collection in Kroměříž, to further investigation using methods of digital musicology: automated duplicate or part detection, melody-based search, or tracking the genealogy of musical motifs.
Within document analysis, OMR occupies a particularly difficult niche, because modern music notation is one of the most complicated writing systems overall. Especially for manuscripts, where this difficulty compounds with the variability in handwriting, no remotely satisfactory solutions are available today. The problem also only has a small community dedicated to solving it. The talk will give an overview of the current state of the art and the developments in the field, with focus on potential applications for digital musicology.

Abstract (Czech):
Rozpoznávání notopisu je specializovaný pod-obor automatického zpracování dokumentů, který se zaměřuje na extrakci hudebního obsahu z obrazové informace (skenu či fotografie) notového zápisu. Vzhledem k tomu, že pravděpodobně existuje více hudebních děl v psané podobě než v podobě nahrávky či jiného záznamu, může automatická transkripce not přinést digitální muzikologii výrazně rozmanitější zdroje. Největší potenciál spočívá v masovém zpřístupnění rozsáhlých notových archivů, jako např. kroměřížská sbírka rodu Lichtenštejn-Kastelkornů, které pak bude možné zkoumat pomocí dalších metod digitální muzikologie, např. automatická detekce duplikátů či partů, vyhledávání pomocí melodií, či sledování genealogie hudebních motivů. 
V rámci zpracování dokumentů se jedná o úlohu výjimečně obtížnou, neboť moderní hudební notace je jedním z nejkomplikovanějších systémů psaní. Obzvlášť pro rukopisy, kde se její složitost násobí s variabilitou realizace zápisu, neexistují v současnosti ani vzdáleně uspokojivá řešení. Na problému také pracuje relativně málo lidí. Příspěvek nabídne vhled do současného stavu poznání a vývoje oboru, s důrazem na možné aplikace v digitální muzikologii.
Optical Music Recognition: Because music notation is text, too!
Rozpoznávání notopisu: Hudební notace je také text.
Year: 2017
Authors: Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
Most compositions created throughout history exist today only in written form, usually residing in archive collections; specifically in the Czech Republic, there are many more than 10 000 such manuscripts. To preserve and disseminate this portion of cultural heritage, it is advantageous to digitize it; further usability would be brought by also digitizing the contents of these documents. However, transcribing music with notation editors such as Sibelius or MuseScore is too time-consuming. Optical Music Recognition (OMR), the equivalent of OCR for music notation, can be a key tool for opening the contents of musical archives to large-scale musicological research, better curation (e.g., duplicate search), and for making the way from an archival score to performance easier.

Abstract (Czech):
Většina hudebních skladeb, které byly kdy vytvořeny, dnes existuje pouze v psané podobě, většinou v rámci archivů; konkrétně v ČR je více než 10 000 takových rukopisů. Pro zachování a šíření této části kulturního dědictví je vhodné jej digitalizovat, a další výhody přináší digitalizace hudebního obsahu těchto dokumentů. Ruční přepisování not v editorech jako Sibelius či MuseScore je však v tomto rozsahu příliš pomalé. Rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR), ekvivalent OCR pro hudební notaci, může být klíčovým nástrojem pro zpřístupnění obsahu hudebních archivů - pro široký muzikologický výzkum, pro lepší správu (např. detekce opisů), a pro zkrácení cesty, kterou skladby musí ujít od archiválie k živému provedení.
Prototyping Full-Pipeline OMR With MUSCIMarker
Prototypy kompletních OMR systémů s MUSCIMarkerem
Year: 2017
Authors: Jan Hajič, jr., Matthias Dorfer

Abstract (English):
We present MUSCIMarker, an open-source workbench
for developing Optical Music Recognition (OMR) systems from image preprocessing to MIDI export. It is built
around the notation graph data model of the MUSCIMA++
dataset for full-pipeline OMR. The system is transparent
and interactive, enabling the user to visualize, validate
and edit results of individual OMR stages. It is platform-independent, written purely in Python, and can work offline. We demonstrate its value with a prototype OMR system for musical manuscripts that implements the recognition pipeline, up to playing the recognition outputs through
MIDI. The audience will interact with the program and can
test an integrated OMR system prototype.

Abstract (Czech):
Představujeme MUSCIMarker, open-source nástroj pro vývoj systémů rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR). Nástroj je postavený okolo reprezentace notopisu jakožto grafu, definovaného v datasetu MUSCIMA++. Nástroj je transparentní a interaktivní, umožňuje uživateli vizualizovat, ověřit a upravovat výsledky jednotlivých kroků OMR.
Navíc je díky čistě Pythonové implementaci přenosný mezi operačními systémy, a umožňuje pracovat offline.
Dokládáme hodnotu MUSCIMarkeru skrze prototyp systému na plnohodnotné rozpoznávání notopisu, od předzpracování obrazu po přehrání výstupu a export do formátu MIDI. Publikum prezentace bude mít příležitost MUSCIMarker i rozpoznávací prototyp vyzkoušet.