ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
How an internet search engine works
Jak pracuje internetový vyhledávač
Year: 2016
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
This is something everyone uses, but it is not absolutely clear how it works. For a given query it is not possible to simply traverse all the existing billions of websites, and return the few millions that contain the sought words. I will show what a reverse index is, how results are sorted, and I will also add more advanced techniques (TF.IDF, lemmatization, synonyms, named entities).

Abstract (Czech):
To je něco, co používá každý, přitom není úplně zřejmé, jak to funguje. Pro daný dotaz nejde prostě pro každý dotaz projít všechny existující miliardy webových stránek, a vrátit uživateli několik miliónů z nich, které obsahují hledaná slova. Ukážu, co je reverzní index (to zná každý pod názvem rejstřík), podle čeho se řadí výsledky, a přidám i pokročilejší vylepšení (TF.IDF, lematizace, synonyma, pojmenované entity).
Slovakoczech NLP workshop (SloNLP 2016)
Slovenskočeský NLP workshop (SloNLP 2016)
Year: 2016
Authors: Rudolf Rosa, Petra Barančíková

Abstract (English):
SloNLP is a workshop focused on Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics. Its primary aim is to promote cooperation among NLP researchers in Slovakia and Czech Republic.
The topics of the workshop include automatic speech recognition, automatic natural language analysis and generation (morphology, syntax, semantics, etc.), dialogue systems, machine translation, information retrieval, practical applications of NLP technologies, and other topics of computational linguistics.

Abstract (Czech):
SloNLP je workshop speciálně zaměřený na zpracování přirozeného jazyka a počítačovou lingvistiku. Jeho hlavním cílem je podpořit spolupráci mezi výzkumníky v oblasti NLP v Česku a na Slovensku.
Mezi témata workshopu patří automatické rozpoznávání mluvené řeči (ASR), automatická analýza a generování přirozeného jazyka (morfologie, syntax, sémantika...), dialogové systémy (DS), strojový překlad (MT), vyhledávání informací (IR), praktické aplikace NLP technologií, a další témata počítačové lingvistiky.
Dictionary-based Domain Adaptation of MT Systems without Retraining
Doménová adaptace strojových překladačů bez přetrénovávání založená na slovníku
Year: 2016
Authors: Rudolf Rosa, Roman Sudarikov, Michal Novák, Martin Popel, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We describe our submission to the IT-domain translation task of WMT 2016.
We perform domain adaptation with dictionary data on already trained MT systems with no further retraining.
We apply our approach to two conceptually different systems developed within the QTLeap project: TectoMT and Moses, as well as Chimera, their combination.
In all settings, our method improves the translation quality.
Moreover, the basic variant of our approach is applicable to any MT system, including a black-box one.

Abstract (Czech):
Popisuje náš příspěvek do úlohy překladu v doméně IT na WMT16.
Provádíme doménovou adaptaci již natrénovaných překladových systémů pomocí slovníkových dat bez dalšího trénování.
Náš postup aplikujeme na dva konceptuálně odlišné překladače, vyvíjené v rámci projektu QTLeap -- TectoMT a Moses -- a na jejich kombinaci -- Chiméru.
Všechny naše metody zlepšují ve všech experimentech kvalitu překladu.
Základní varianta naší metody je navíc použitelná na libovolný překladový systém, včetně takového, který je pro uživatele černou skříňkou.
Moses & Treex Hybrid MT Systems Bestiary
Bestiář hybridních systémů MT založených na Mosesu a Treexu
Year: 2016
Authors: Rudolf Rosa, Martin Popel, Ondřej Bojar, David Mareček, Ondřej Dušek

Abstract (English):
Moses is a well-known representative of the phrase-based statistical machine translation systems family, which are known to be extremely poor in explicit linguistic knowledge, operating on flat language representations, consisting only of tokens and phrases. Treex, on the other hand, is a highly linguistically motivated NLP toolkit, operating on several layers of language representation, rich in linguistic annotations. Its main application is TectoMT, a hybrid machine translation system with deep syntax transfer. We review a large number of machine translation systems that have been built over the past years by combining Moses and Treex/TectoMT in various ways.

Abstract (Czech):
Moses je dobře známý reprezentant rodiny frázových systémů statistického strojového překladu, který je známý tím, že je extrémně chudý na explicitní lingvistické znalosti, a operuje na plochých reprezentacích jazyka, složených jen z tokenů a frází. Na druhé straně, Treex NLP toolkit, který je vysoce lingvisticky motivovaný, operuje na několika vrstvách reprezentace jazyka, bohatých na lingvistické anotace. Jeho hlavní aplikace je TectoMT, hybridní systém strojového překladu s hloubkovým transfrem syntaxe. Nabízíme přehled velkého počtu systémů strojového překladu, sestavených v minulých letech, které různými způsoby kombinují Mosese a Treex/TectoMT.
Politician
Politik
Year: 2016
Authors: David Kuboň, Barbora Hladká

Abstract (English):
We present a question-answering system
Politician designed as a chatbot imitating a
politician. It answers questions on political
issues. The questions are analyzed using
natural language processing techniques and
no complex knowledge base is involved.
The language used for the interviews is
Czech.

Abstract (Czech):
Prezentujeme dialogový systém Politik. Politik je navržen jako chatovací robot, který imituje politika. Odpovídá na otázky týkající se politických témat. Otázky jsou zpracovány nástroji počítačového zpracování jazyka bez použití externí znalostní báze. Jazykem dialogu je čeština.
Pronoun Prediction with Linguistic Features and Example Weighing
Predikce zájmen s použitím lingvistických rysů a vážení příkladů
Year: 2016
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
We present a system submitted to the WMT16 shared task in cross-lingual pronoun prediction, in particular, to the English-to-German and German-to-English sub-tasks. The system is based on a linear classifier making use of features both from the target language model and from linguistically analyzed source and target texts. Furthermore, we apply example weighing in classifier learning, which proved to be beneficial for recall in less frequent pronoun classes. Compared to other shared task participants, our best English-to-German system is able to rank just below the top performing submissions.

Abstract (Czech):
Představujeme systém na mezijazyčnou predikci zájmen, konkrétně mezi angličtinou a němčinou.
Prague Czech-English Dependency Treebank 2.0 - Russian Translation, version 0.5
Ruské překlady Pražského česko-anglického závislostního korpusu, verze 0.5
Year: 2016
Authors: Michal Novák, Anna Nedoluzhko, Anna Schwarz (Khoroshkina)

Abstract (English):
Prague Czech-English Dependency Treebank - Russian translation (PCEDT-R) is a project of translating a subset of Prague Czech-English Dependency Treebank 2.0 (PCEDT 2.0) to Russian and  linguistically annotating the Russian translations with emphasis on coreference and cross-lingual alignment of coreferential expressions. Cross-lingual comparison of coreference means is currently the purpose that drives development of this corpus. In version 0.5, it contains Russian translations of more than 1000 English sentences with automatic morphological analysis and manual cross-lingual alignment of Czech, English and Russian possessive pronouns.

Abstract (Czech):
Tento projekt rozšiřuje část PCEDT 2.0 o ruské překlady a anotaci zaměřenou na koreferenci a mezijazyčné zarovnání koreferenčních výrazǔ. Ve verzi 0.5 korpus obsahuje překlad více než 1000 anglických vět s automatickými anotacemi na úrovni morfologie a ručním mezijazyčným zarovnáním českých, anglických a ruských posesivních zájmen.
An interoperable approach to the analysis of discourse
Interoperabilní přístup k analýze diskurzu
Year: 2016
Authors: Ekaterina Lapshinova-Koltunski, Anna Nedoluzhko, Kerstin Anna Kunz

Abstract (English):
In the present paper, we analyse variation of discourse phenomena in two typologically different languages, i.e. in German and Czech.
The novelty of our approach lies in the nature of the resources we are using. Advantage is taken of existing resources, which are,
however, annotated on the basis of two different frameworks. We use an interoperable scheme unifying discourse phenomena in both
frameworks into more abstract categories and considering only those phenomena that have a direct match in German and Czech. The
discourse properties we focus on are relations of identity, semantic similarity, ellipsis and discourse relations. Our study shows that the
application of interoperable schemes allows an exploitation of discourse-related phenomena analysed in different projects and on the
basis of different frameworks. As corpus compilation and annotation is a time-consuming task, positive results of this experiment open
up new paths for contrastive linguistics, translation studies and NLP, including machine translation.

Abstract (Czech):
Rozšířená a přepracovaná verze Lapshinova et al. (2016). V článku provádíme srovnávací analýzu diskurzních jevů v němčině a češtině na základě dvou korpusových zdrojů pro tyto jazyky. Korpusy jsou anotovány v rámci různých teoretických přístupů: FGP (Sgall et al. 1986) pro češtinu a teorie textové koheze (Halliday & Hasan 1976) pro němčinu. Hledáme společné rysy, automaticky je identifikujeme v textech a tím se dostáváme k srovnatelným korpusům anotovaných stejnými typy vztahů, které dále rozebíráme. (viz hlavně angl. abstrakt a text)
From monolingual annotations towards cross-lingual resources: An interoperable approach to the analysis of discourse
Od jednojazyčných zdrojů k mnohojazyčným: interoperabilní přístup k analýze diskurzu
Year: 2016
Authors: Ekaterina Lapshinova-Koltunski, Anna Nedoluzhko, Kerstin Anna Kunz

Abstract (English):
in this paper, we perform a cross-lingual analysis of discourse phenomena in German and Czech, using two corpus resources annotated monolingually within two different frameworks: functional Generative description (Sgall et al. 1986) for Czech, and textual cohesion (Halliday & Hasan 1976) for German.
We take advantage of the existing resources reflecting systemic peculiarities and realisational options of the languages under analysis. in our previous work (Lapshinova et al. 2015), we have shown that the annotations of the involved resources are comparable if abstract categories are used and only the phenomena with a direct match in German and Czech are taken into consideration. Our
analysis is a first step towards unifying separate analyses of discourse relations in Germanic and Slavic languages. at the same time, it demonstrates that the application of ’theoretically’ different resources is possible in one contrastive analysis. This is especially valuable for nlp, which uses annotated resources to train language models for various tools.

Abstract (Czech):
V článku provádíme srovnávací analýzu diskurzních jevů v němčině a češtině na základě dvou korpusových zdrojů pro tyto jazyky. Korpusy jsou anotovány v rámci různých teoretických přístupů: FGP (Sgall et al. 1986) pro češtinu a teorie textové koheze (Halliday & Hasan 1976) pro němčinu. Hledáme společné rysy, automaticky je identifikujeme v textech a tím se dostáváme k srovnatelným korpusům anotovaných stejnými typy vztahů, které dále rozebíráme. (viz hlavně angl. abstrakt a text)
Using Term Position Similarity and Language Modeling for Bilingual Document Alignment
Využití podobnosti pozic termínů a jazykového modelování pro identifikaci dvojic dokumentů
Year: 2016
Authors: Le Thanh, Hoa Vu Throng, Jonathan Oberländer, Ondřej Bojar

Abstract (English):
The WMT Bilingual Document Alignment
Task requires systems to assign
source pages to their “translations”, in a
big space of possible pairs. We present
four methods: The first one uses the term
position similarity between candidate document
pairs. The second method requires
automatically translated versions of the
target text, and matches them with the candidates.
The third and fourth methods try
to overcome some of the challenges presented
by the nature of the corpus, by
considering the string similarity of source
URL and candidate URL, and combining
the first two approaches.

Abstract (Czech):
Článek popisuje metodu hledání dvojic dokumentů, které jsou si překladem, na základě podobného umístění klíčových slov v kandidátech a na základě podobnosti měřené n-gramovým jazykovým modelem.
MUSCIMarker 1.1
MUSCIMarker 1.1
Year: 2016
Authors: Jan Hajič, jr.

Abstract (English):
MUSCIMarker 1.1 is an open-source tool for annotating visual objects and their relationships in images. It was designed with music notation in mind, but it can annotate any user-defined object set.
Specialized functionality is provided to speed up annotation of binary images (where the background, defined as an area where no object of interest resides, is known). MUSCIMarker is an offline standalone graphical user interface desktop application implemented in Python and known to run on all major desktop operating systems (Windows, Linux and OS X).

Abstract (Czech):
MUSCIMarker 1.1 je open-source nástroj pro anotaci vizuálních objektů a jejich vztahů v obrázkách. Byl navržen pro anotování hudební notace, avšak uživatel může definovat libovolnou sadu objektů. Poskytuje specializované funkce pro zrychlení anotace binárních obrázků (tj. obrázků, kde je jsou jasně vymezené oblasti pozadí, ve kterých se žádný anotovaný objekt nevyskytuje). MUSCIMarker je samostatná aplikace s grafickým rozhraním pro osobní počítače a nevyžaduje připojení na internet; je implementována v jazyce Python a otestována na všech třech hlavních operačních systémech (Windows, Linux a OS X).
Further Steps towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition
Další kroky ke standardizovanému testování pro rozpoznávání notopisu
Year: 2016
Authors: Jan Hajič, jr., Jiří Novotný, Pavel Pecina, Jaroslav Pokorný

Abstract (English):
Evaluating Optical Music Recognition (OMR) is notoriously difficult and automated end-to-end OMR evaluation metrics are not available to guide development. In “Towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition: Definitions, Metrics, and Page Images”, Byrd and Simonsen recently stress that a benchmarking standard is needed in the OMR community, both with regards to data and evaluation metrics. We build on their analysis and definitions and present a prototype of an OMR benchmark. We do not, however, presume to present a complete solution to the complex problem of OMR benchmarking. Our contributions are: (a) an attempt to define a multi- level OMR benchmark dataset and a practical prototype implementation for both printed and handwritten scores, (b) a corpus-based methodology for assessing automated evaluation metrics, and an underlying corpus of over 1000 qualified relative cost-to-correct judgments. We then assess several straightforward automated MusicXML evaluation metrics against this corpus to establish a baseline over which further metrics can improve.

Abstract (Czech):
Evaluace rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR) je notoricky obtížná a automatické metriky pro evaluaci konečného výstupu OMR nejsou k dispozici. V "Towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition: Definitions, Metris and Page Images", Byrd a Simonsen nedávno zdůraznili, že benchmarkovací standard je v komunitě OMR nutný: jak evaluační data, tak metriky. Navazujeme na jejich analýzu a předkládáme prototyp benchmarku pro OMR. Náš příspěvek není úplné řešení komplexního problému evaluace OMR; je to (a) snaha definovat víceúrovňový testovací dataset pro OMR a implementace jeho prototypu pro tištěná a rukopisná data, (b) na korpusu založená metodologie pro vyhodnocování automatických evaluačních metrik, a příslušný korpus více než 1000 expertních posouzení relativní obtížnosti opravy různých druhů chyb. Na (b) pak navazujeme vyhodnocením několika přímočarých evaluačních metrik pro MusicXML a nastavujeme tak baseline, kterou další metriky budou zlepšovat.
Automated implementation process of machine translation system for related languages.
Automatizovaný proces implementace systému strojového překladu pro příbuzné jazyky
Year: 2016
Authors: Jernej Vičič, Petr Homola, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
The paper presents an attempt to automate all data creation processes of a rule-based shallow-transfer machine translation system. The presented methods were tested on four fully functional translation systems covering language pairs: Slovenian paired with Serbian, Czech, English and Estonian language. An extensive range of evaluation tests was performed to assess the applicability of the methods.

Abstract (Czech):
Článek popisuje pokus o automatizaci všech procesů vytváření dat u systému strojového překladu založeného na pravidlovém přístupu s mělkým transferem. Uváděné metody byly vyzkoušeny na čtyřech plně funkčních překladových systémech pokrývajících tyto jazykové páry: slovinštinu do srbštiny, češtiny, angličtiny a estonštiny. Aplikovatelnost použitých metod byla testována rozsáhlou řadou evalučních testů.
Automatic Keyword Extraction from Medical and Healthcare Curriculum
Automatická extrakce klíčových slov z medicínských záznamů
Year: 2016
Authors: Martin Komenda, Matěj Karolyi, Andrea Pokorná, Martin Víta, Vincent Kríž

Abstract (English):
Medical and healthcare study programmes are quite complicated in terms of branched structure and heterogeneous content. In logical sequence a lot of requirements and demands placed on students appear there. This paper focuses on an innovative way how to discover and understand complex curricula using modern information and communication technologies. We introduce an algorithm for curriculum metadata automatic processing -- automatic keyword extraction based on unsupervised approaches, and we demonstrate a real application during a process of innovation and optimization of medical education. The outputs of our pilot analysis represent systematic description of medical curriculum by three different approaches (centrality measures) used for relevant keywords extraction. Further evaluation by senior curriculum designers and guarantors is required to obtain an objective benchmark.

Abstract (Czech):
Medical and healthcare study programmes are quite complicated in terms of branched structure and heterogeneous content. In logical sequence a lot of requirements and demands placed on students appear there. This paper focuses on an innovative way how to discover and understand complex curricula using modern information and communication technologies. We introduce an algorithm for curriculum metadata automatic processing - automatic keyword extraction based on unsupervised approaches, and we demonstrate a real application during a process of innovation and optimization of medical education. The outputs of our pilot analysis represent systematic description of medical curriculum by three different approaches (centrality measures) used for relevant keywords extraction. Further evaluation by senior curriculum designers and guarantors is required to obtain an objective benchmark.
Improving Dependency Parsing Using Sentence Clause Charts
Zlepšení závislostního parsingu pomocí klauzálních grafů
Year: 2016
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
We propose a method for improving the dependency parsing of complex sentences. This method assumes segmentation of input sentences into clauses and does not require to re-train a parser of one's choice. We represent a sentence clause structure using clause charts that provide a layer of embedding for each clause in the sentence. Then we formulate a parsing strategy as a two-stage process where (i) coordinaed and subordinated clauses of the sentence are parsed separately with respect to the sentence clause chart and (ii) their dependency trees become subtrees of the final tree of the sentence. The object language is Czech and the parser used is a maximum spanning tree parser trained on the Prague Dependency Treebank. We have achieved an average 0.97% improvement in the unlabeled attachment score. Although the method has been designed for the dependency parsing of Czech, it is useful for other parsing techniques and languages.

Abstract (Czech):
Navrhujeme metodu, která zlepšuje závislostní parsing složených vět. Metoda předpokládá segmentaci věty do klauzí a nevyžaduje přetrénování parseru. Klauzální strukturu věty reprezentujeme pomocí klauzálních grafů, které poskytují informaci o vnoření každé klauze. Navrhujeme postup, ve kterém parsujeme klauze nezávisle a vzniklé závislostní stromy vkládáme jako podstromy do finálního stromu pro celou větu. Metodu aplikujeme na češtinu a experimentujeme s MST parserem natrénovaným na PDT 2.0. Dosahujeme zvýšení UAS o 0.97%.
RExtractor: a Robust Information Extractor
RExtractor: robustní informační extraktor
Year: 2016
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
The RExtractor system is an information extractor that processes input documents by natural language processing tools and consequently queries the parsed sentences to extract a knowledge base of entities and their relations. The extraction queries are designed manually using a tool that enables natural graphical representation of queries over dependency trees. A workflow of the system is designed to be language and domain independent. We demonstrate RExtractor on Czech and English legal documents.

Abstract (Czech):
RExtractor je systém pro extrakci informací. Vstupní dokumenty jsou zpracovány NLP nástroji. Extrakce následně probíhá pomocí dotazů nad závislostními stromy. Výsledkem je znalostní báze dokumentu, definována jako množina entit a vztahů mezi nima. Dotazy nad stromy jsou definovány manuálně. Architektura systému je navržena doménově a jazykově nezávisle. Systém demonstrujeme na českých a anglických právních dokumentech.
Statistical Recognition of References in Czech Court Decisions
Statistiké rozpoznávaní referencí v českých soudních rozhodnutích
Year: 2016
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
The RExtractor system is an information extractor that processes input documents by natural language processing tools and consequently queries the parsed sentences to extract a knowledge base of entities and their relations. The extraction queries are designed manually using a tool that enables natural graphical representation of queries over dependency trees. A workflow of the system is designed to be language and domain independent. We demonstrate RExtractor on Czech and English legal documents.

Abstract (Czech):
RExtractor je systém pro extrakci informací. Vstupní dokumenty jsou zpracovány NLP nástroji. Extrakce následně probíhá pomocí dotazů nad závislostními stromy. Výsledkem je znalostní báze dokumentu, definována jako množina entit a vztahů mezi nima. Dotazy nad stromy jsou definovány manuálně. Architektura systému je navržena doménově a jazykově nezávisle. Systém demonstrujeme na českých a anglických právních dokumentech.