ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
On Formalization of Word Order Properties
O formalizaci slovosledných vlastností
Year: 2012
Authors: Vladislav Kuboň, Markéta Lopatková, Martin Plátek

Abstract (English):
This paper contains an attempt to formalize the degree of word order freedom for natural languages. It exploits the mechanism of the analysis by reduction and defines a measure based on a number of shifts performed in the course of the analysis. This measure helps to understand the difference between the word order complexity (how difficult it is to parse sentences with more complex word order) and word order freedom in Czech (to which extent it is possible to change
the word order without causing a change of individual word forms, their morphological characteristics and/or their surface dependency relations). We exemplify this distinction on a pilot study on Czech sentences with clitics.

Abstract (Czech):
Tento článek se zabývá formalizací popisu volného slovosledu přirozených jazyků. Využívá mechanismu redukční analýzy a definuje míru volnosti slovosledu na základě počtu přesunů provedených v průběhu analýzy. Tato míra umožňuje rozlišit složitost slovosledu (jak obtížné je analyzovat věty se složitějším slovosledem) a volnost slovosledu (do jaké míry je možné měnit slovosled, aniž by došlo ke změně jednotlivých slovních tvarů, jejich morfologické charakteristiky a / nebo jejich povrchově syntaktických vztahů). Tento rozdíl je ilustrován na pilotní studii českých vět s klitikami.
Studying Formal Properties of a Free Word Order Language
Příspěvek ke studiu formálních vlastností jazyků s volným slovosledem
Year: 2012
Authors: Vladislav Kuboň, Markéta Lopatková, Martin Plátek

Abstract (English):
The paper investigates a phenomenon of free word order through the analysis by reduction. It exploits its formal background and data types and studies the word order freedom by means of the minimal number of word order shifts (word order
changes preserving syntactic correctness, individual word forms, their morphological characteristics and/or their surface dependency relations).
The investigation focuses upon an interplay of two phenomena related to word order: (non-)projectivity of a sentence and number of word order shifts within the analysis by reduction. This interplay is exemplified on a sample of Czech sentences with clitics.

Abstract (Czech):
Příspěvek zkoumá fenomén volného slovosledu přirozeného jazyka metodou redukční analýzy. Využívá přitom formální rámec a datový typ této analytické metody a uplatňuje ho na zkoumání minimálního počtu slovosedných posunů (tj. slovosledných změn zachovávajících syntaktickou správnost, jednotlivé slovní tvary, jejicj morfologickou a syntaktickou charakteristiku).
Zkoumání se soustřeďují na dva vzájemně se ovlivňující jevy související se slovosledem: (ne)projektivitu a počet přesunů. Tyto jevy jsou ilustrovány na vzorlu českých vět obsahujících klitiky.
Machine Translation Among Related Slavic Languages
Strojový překlad příbuzných slovanských jazyků
Year: 2012
Authors: Vladislav Kuboň, Petr Homola

Abstract (English):
This chapter describes the history of experiments in the field of machine translation among related Slavic languages, methods used and results achieved.

Abstract (Czech):
Kapitola popisuje historii pokusů s automatickým překladem mezi příbuznými jazyky, použité metody a dosažené výsledky.
Prague Dependency Treebank 2.5 -- a revisited version of PDT 2.0
Pražský závislostní korpus 2.5 -- rozšířená verze PDT 2.0
Year: 2012
Authors: Eduard Bejček, Jarmila Panevová, Jan Popelka, Pavel Straňák, Magda Ševčíková, Jan Štěpánek, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We present the Prague Dependency Treebank 2.5, the newest version of  PDT and the first to be released under a free license. We show the benefits of PDT 2.5 in comparison to other state-of-the-art treebanks. We present the new features of the 2.5 release, how they were obtained and how reliably  they are annotated. We also show how they can be used in queries and how they are visualised with tools released alongside the treebank.

Abstract (Czech):
Představujeme nejnovější verzi Pražského závislostního treebanku PDT 2.5, který bude poprvé vydán pod veřejnou licencí. Výhody PDT 2.5 ukážeme na srovnání s nejmodernějšími treebanky. Představíme nové vlastnosti verze 2.5, popíšeme, jak byly anotovány i jak spolehlivá tato anotace je. Ukážeme, jakými dotazy lze nové jevy hledat a jak se zobrazují v nástrojích dodávaných spolu s treebankem.
Predicative adverbs in the grammatical description of Czech
Predikativum v gramatickém popisu češtiny
Year: 2012
Authors: Magda Ševčíková

Abstract (English):
From a number of Czech adjectives, both an adverb with the suffix -o and an adverb with the suffix -e are derived, cf. deštivý `rainy’ – deštivo/deštivě, drahý `expensive’ – draho/draze. These pairs of adverbs have often the same meaning but the adverb with the suffix -o occurs as a part of the predicate (with the verb být `to be’; ráno bylo deštivo `in the morning it was rainy’) while the adverb with the suffix -e is often specialized for the adverbial function (e.g. ráno vypadalo deštivě/*deštivo `the morning looked rainy’). On the functional specialization Komárek’s (1954) proposal to separate the adverbs with the suffix -o as an autonomous part of speech was based. Since the actual corpus material indicates that both the adverb with the suffix -o and the adverb with -e are acceptable in the same context (cf. je tam draho/draze `it is an expensive place to live’, draho/draze prodat `to sell dear’ VS. přišlo ho to draho/*draze ` it cost him dear’, draze/*draho za to zaplatil `he paid for this’) but the (non)acceptability cannot be probably explained by a grammatical principle, it seems to be appropriate to consider these words further as adverbs and to describe them as separate lexical units rather than a homogenous group.

Abstract (Czech):
Od řady českých adjektiv se tvoří jak adverbium s příponou -e, tak adverbium s příponou -o, př. deštivý – deštivě/deštivo, drahý – draze/draho. Deadjektivní adverbia s příponou -o často vystupují jako součást verbonominálního predikátu se slovesem být v neosobních konstrukcích, některá z nich se na tuto větněčlenskou funkci dokonce omezují (př. na horách bylo deštivo), jiná plní kromě této funkce i funkce jiné (srov. je tam draho vs. přišlo ho to draho). Predikativní funkce deadjektivních adverbií na -o se stala hlavním argumentem pro úvahy o vyčlenění těchto adverbií (spolu s dalšími výrazy) jako samostatného slovního druhu, tzv. predikativ. V příspěvku probíráme syntaktické a sémantické vlastnosti těchto adverbií na -o na základě aktuálního korpusového materiálu. Jako výhodnější se ukazuje popisovat tato adverbia jako samostatné lexikální jednotky, nikoli jako skupinu.
Sentence Modality Assignment in the Prague Dependency Treebank
Určování větné modality v Pražském závislostním korpusu
Year: 2012
Authors: Magda Ševčíková, Jiří Mírovský

Abstract (English):
The paper focuses on the annotation of sentence modality in the Prague Dependency Treebank (PDT). Sentence modality is expressed by a combination of several means in Czech, from which the category of verbal mood and the final punctuation of the sentence are the most important ones. In PDT 2.0, sentence modality was assigned semi-automatically to the root node of each sentence (tree) and further to the roots of parenthesis and direct speech subtrees. As this approach was too simple to adequately represent the linguistic phenomenon in question, the method for assigning the sentence modality has been revised and elaborated for the forthcoming version of the treebank (PDT 3.0).

Abstract (Czech):
Článek se zabývá anotací větné modality v Pražském závislostním korpusu (PDT). Větná modalita je v češtině vyjádřena kombinací několika faktorů, především slovesným způsobem a koncovou interpunkcí. V PDT 2.0 byla větná modalita přiřazena poloautomaticky kořeni každé věty (stromu) a dále kořenům stromů reprezentujících vsuvku nebo přímou řeč. Tento přístup byl příliš zjednodušující pro adekvátní zachycení daného jevu, proto byla metoda přiřazení větné modality pro příští vydání treebanku (PDT 3.0) zrevidována a rozpracována.
Reinforcement learning for spoken dialogue systems using off-policy natural gradient method
Zpětnovazební učení pro hlasové dialogové systémy používající off-policy gradientní metody
Year: 2012
Authors: Filip Jurčíček

Abstract (English):
Reinforcement learning methods have been successfully used
to optimise dialogue strategies in statistical dialogue systems.
Typically, reinforcement techniques learn on-policy i.e., the
dialogue strategy is updated online while the system is interacting
with a user. An alternative to this approach is off-policy
reinforcement learning, which estimates an optimal dialogue
strategy offline from a fixed corpus of previously collected
dialogues.
This paper proposes a novel off-policy reinforcement
learning method based on natural policy gradients and importance
sampling. The algorithm is evaluated on a spoken
dialogue system in the tourist information domain. The experiments
indicate that the proposed method learns a dialogue
strategy, which significantly outperforms the baseline handcrafted
dialogue policy

Abstract (Czech):
Zpětno vazební učení již bylo úspěšně použito k optimalizaci statisktických dialogových systémů. Typicky zpětnovazební učení se učí online on-policy tj. v přímé interakci s uživatelem. Alternativou k tomuto přístupu je off-policy učení kdy otimální strategie řízení je určena z korpusu již dříve pořízených dialogů. Tento článek prezentuje a nový zpětnovazební algoritmus založený na přirozených gradientech a vhodné adaptaci samplování dat. Experimenty ukazují, že prezentovaný algoritmus je schopen se naučit strategii řízení, která je lepší než manuálně vytvořená strategie řízení.
Dependency Relations Labeller for Czech
Značkovač závislostních vztahů pro češtinu
Year: 2012
Authors: Rudolf Rosa, David Mareček

Abstract (English):
We present a MIRA-based labeller designed to assign dependency relation labels to edges in a dependency parse tree, tuned for Czech language. The labeller was created to be used as a second stage to unlabelled dependency parsers but can also improve output from labelled dependency parsers. We evaluate two existing techniques which can be used for labelling and experiment with combining them together. We describe the feature set used. Our final setup significantly outperforms the best results from the CoNLL 2009 shared task.

Abstract (Czech):
Představujeme značkovač závislostních vztahů založený na metodě MIRA, vyladěný na češtině.
DEPFIX: A System for Automatic Correction of Czech MT Outputs
DEPFIX: Systém pro automatickou opravu českých výstupů MT
Year: 2012
Authors: Rudolf Rosa, David Mareček, Ondřej Dušek

Abstract (English):
We present an improved version of DEPFIX, a system for automatic rule-based post-processing of English-to-Czech MT outputs designed to increase their fluency. We enhanced the rule set used by the original DEPFIX system and measured
the performance of the individual rules.
We also modified the dependency parser of
McDonald et al. (2005) in two ways to adjust
it for the parsing of MT outputs. We show that
our system is able to improve the quality of the
state-of-the-art MT systems.

Abstract (Czech):
Prezentujeme vylepšenou verzi systému DEPFIX pro automatický post-editing výstupu z anglicko-českého strojového překladu, který se snaží zlepšovat jeho plynulost. Rozšířili jsme sadu pravidel použitou původním systémem DEPFIX a změřili výkon jednotlivých pravidel. Navíc jsme dvěma způsoby upravili parser McDonalda et al. (2005) pro zvýšení kvality parsingu výstupu strojového překladu. Ukazujeme, že náš systém je schopný zlepšit výstup nejmodernějších překladových systémů.
Using Parallel Features in Parsing of Machine-Translated Sentences for Correction of Grammatical Errors
Využití paralelních rysů v parsingu strojově přeložených vět pro korekci gramatických chyb
Year: 2012
Authors: Rudolf Rosa, Ondřej Dušek, David Mareček, Martin Popel

Abstract (English):
In this paper, we present two dependency
parser training methods appropriate for parsing outputs of statistical machine translation (SMT), which pose problems to standard
parsers due to their frequent ungrammaticality. We adapt the MST parser by exploiting
additional features from the source language,
and by introducing artificial grammatical errors in the parser training data, so that the
training sentences resemble SMT output.
We evaluate the modified parser on DEPFIX, a system that improves English-Czech
SMT outputs using automatic rule-based corrections of grammatical mistakes which requires parsed SMT output sentences as its input. Both parser modifications led to improvements in BLEU score; their combination was evaluated manually, showing a statistically significant improvement of the translation quality.

Abstract (Czech):
Představujeme dvě metody pro trénování závislostního parseru vhodného pro parsing výstupů strojového překladu. Upravili jsme MST parser použitím dalších rysů ze zdrojového jazyka a zavedením umělých gramatických chyb do trénovacích dat parseru, takže tato více odpovídají výstupu storjového překladu. Upravený parser evaluujeme na systému DEPFIX, který zlepšuje výstupy anglicko-českého strojového překladu automatickými opravami založenými na pravidlech. Obě úpravy parseru vedou ke zvýšení skóre BLEU; jejich kombinace byla evaluována manuálně a vykazuje statisticky signifikantní zlepšení kvality překladu.
Introducing context lexical models to TectoMT
Zavádění kontextových lexikálních modelů do TectoMT
Year: 2012
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
Much of the attention in the MT community has recently been devoted to improving the lexical choice in the target language by capturing a context wider than just a single sentence.
In this talk I will present our contribution to these efforts, particularly the progress in enriching translation models for English to Czech translation within the TectoMT system.
First of all, we performed a pure technical step. We replaced the MaxEnt learning module used so far with the Vowpal Wabbit learning toolkit. It
not only allows us to train our models faster, to exploit more training examples and features, but it also offers rich parametrization options, which can together lead to improvement of our MT system.
However, the main objective of this ongoing work is to explore the potential of lexical context features to improve the translation. We do so by including the standard bag-of-words features and by introducing novel features representing concepts coming from Explicit Semantic
Analysis, which was originally developed in the field of Information Retrieval.

Abstract (Czech):
Množstvo pozornosti v MT komunitě bylo v nedávne době věnováno zlepšování lexikálního výběru v cílovém jazyce pomocí zachycení kontextu širšího nežli jedna věta. V této přednášce prezentuji náš příspěvek k těmto snahám, konkrétně pokrok v obohacování překladových modelů pro překlad z angličtiny do češtiny systémem TectoMT.
Ze všeho nejdřív jsme provedli čistě techický krok. Nahradili jsme doteď používaný modul MaxEnt na strojové učení nástrojem Vowpal Wabbit. Ten nám nejenom umožňuje trénovat modely rychleji a tím využít víc trénovacích příkladů a rysů, ale také nabízí bohaté možnosti parametrizace, co dohromady může vést k zlepšení našeho MT systému.
Nicméně, hlavním cílem tohoto pořád běžícího projektu je prozkoumat potenciál lexikálních kontextových rysů na vylepšení překladu. Činíme tak přidáním standardních bag-of-words rysů a zavedením nových rysů reprezentujících koncepty z Explicitní Sémantické Analýzy, co je metoda původně vyvynuta v oboru Dobývaní znalostí.
Utilization of context in Machine Translation
Využití kontextu ve strojovém překladu
Year: 2012
Authors: Michal Novák

Abstract (English):
In this talk I presented the shift of my research from utilization of coreference to utilization of text context in general in the task of Machine Translation. I introduced lexical discriminative translation models and the initial experiments with them integrated within the English to Czech translation scenario in TectoMT system.

Abstract (Czech):
V této přednášce jsem prezentoval posun témy mojeho výzkumu z využití koreference na využití textového kontextu všeobecně v úloze strojového překladu. Představil jsem lexikální diskriminativní překladové modely a prvotní experimenty s nimi v rámci překladu z angličtiny do češtiny systémem TectoMT.
Yet Another Language Identifier
Ještě jeden rozpoznávač jazyků
Year: 2012
Authors: Martin Majliš

Abstract (English):
Language identification of written text has been studied for several decades. Despite this fact, most of the research is focused on a few most spoken languages, whereas the minor ones are ignored. The identification of a larger number of languages brings new difficulties that do not occur for a few languages. These difficulties are causing decreased accuracy. The objective of this paper is to investigate the sources of such degradation. In order to isolate the impact of individual factors, 5 different algorithms and 3 different number of languages are used. The Support Vector Machine algorithm achieved an accuracy of 98% for 90 languages and the YALI algorithm based on a scoring function had an accuracy of 95.4%. The YALI algorithm has slightly lower accuracy but classifies around 17 times faster and its training is more than 4000 times faster.

Three different data sets with various number of languages and sample sizes were prepared to overcome the lack of standardized data sets. These data sets are now publicly available.

Abstract (Czech):
Identifikace jazyku psaného textu se zkoumá již několik desetiletí. Navzdory tomuto faktu se většina vůzkumů soustředila pouze na pár nejčastěji používaných jazyků zatímco ty ostatní jsou ignorovány. Při identifikaci velkého množství jazyků je nutné řešit jiné problémy než u identifikace malého množství jazyků, protože v opačném případě nastává pokles přesnosti. Cílem tohoto článku je prozkoumat důvody tohoto poklesu. Aby bylo možné izolovat jednotlivé faktory použili jsme 5 různých algoritmů a 3 různé počty jazyků. SVM algoritmus dosáhl úspěšnosti 98% pro 90 jazyků a YALI algoritmus založená na ohodnocující funkci dosáhl úspěšnosti 95,4%. YALI algoritmus je sice nepatrně horší, ale jazyky identifikuje 17x rychleji a jeho trénování je dokonce 4000x rychlejší.

Připravili jsme také 3 různé datasety s různým počtem jazyků a velikostí vzorků, abychom překonali nedostatek veřejně dostupných trénovacích dat.
Language Richness of the Web
Bohatství jazyků na webu
Year: 2012
Authors: Martin Majliš, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We have built a corpus containing texts in 106 languages from texts available on the Internet and on Wikipedia. The W2C Web Corpus contains 54.7 GB of text and the W2C Wiki Corpus contains 8.5 GB of text. The W2C Web Corpus contains more than 100 MB of text available for 75 languages. At least 10 MB of text is available for 100 languages. These corpora are a unique data source for linguists, since they outclass all published works both in the size of the material collected and the number of languages covered. This language data resource can be of use particularly to researchers specialized in multilingual technologies development. We also developed software that greatly simplifies the creation of a new text corpus for a given language, using text materials freely available on the Internet. Special attention was given to components for filtering and de-duplication that allow to keep the material quality very high.

Abstract (Czech):
Vytvořili jsme korpus obsahující texty ve 106 jazycích z dokumentů, které jsou dostupné na Internetu a Wikipedii. W2C Web Corpus obsahuje 54,7 GB textu a W2C Wiki Corpus obsahuje 8,5 GB textu. W2C Web Corpus obsahuje více než 100 MB textu pro 75 jazyů a alespoň 10 MB textu pro 100 jazyků. Tyto korpusy jsou jedinečným zdrojem dat pro lingvistiku, protože překonávají všechny dosud publikované práce, jak v množství nashromážděných textů, tak i v množství obsažených jazyků. Tento zdroj dat může být především užitečný pro vědce specializujícící se na vývoj vícejazyčných technologií. Také jsme vyvinuli software, který výrazně usnadňje tvorbu korpusů pro libovolný jazyk z textů volně dostupných na Internetu. Při vývoji jsme se hlavně zaměřili na komponenty pro filtrovaní a odstraňování duplicit, což nám umožnilo dosáhnout vysoké kvality výsledných dat.
Morphological Processing for English-Tamil Statistical Machine Translation
Morfologické zpracování pro statistický strojový překlad z angličtiny do tamilštiny
Year: 2012
Authors: Loganathan Ramasamy, Ondřej Bojar, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Various experiments from literature suggest that in statistical machine translation (SMT), applying either pre-processing or post-processing to morphologically rich languages leads to better translation quality. In this work, we focus on the English-Tamil language pair. We implement suffix-separation rules for both of the languages and evaluate the impact of this
preprocessing on translation quality of the phrase-based as well as hierarchical model in terms of BLEU score and a small manual evaluation. The results confirm that our simple suffix-based morphological processing helps to obtain better translation performance. A by-product of our 
efforts is a new parallel corpus of 190k sentence pairs gathered from the web.

Abstract (Czech):
Různé experimenty z literatury naznačují, že ve statistickém strojového překladu (SMT), předzpracování nebo závěrečné úpravy pro morfologicky bohaté jazyky vedou k lepší kvalitě překladu. V této práci jsme se zaměřili na jazykový pár angličtina-tamilština.
Prague Dependency Style Treebank for Tamil
Pražský závislostní korpus styl pro Tamil
Year: 2012
Authors: Loganathan Ramasamy, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
Annotated corpora such as treebanks are important for the development of parsers, language applications as well as understanding of the
language itself. Only very few languages possess these scarce resources. In this paper, we describe our efforts in syntactically annotating
a small corpora (600 sentences) of Tamil language. Our annotation is similar to Prague Dependency Treebank (PDT) and consists of
annotation at 2 levels or layers: (i) morphological layer (m-layer) and (ii) analytical layer (a-layer). For both the layers, we introduce
annotation schemes i.e. positional tagging for m-layer and dependency relations for a-layers. Finally, we discuss some of the issues in
treebank development for Tamil.

Abstract (Czech):
Anotované korpusy jako treebanks jsou důležité pro vývoj analyzátorů, jazykové aplikace, stejně jako porozumění
Jazyk sám. Jen velmi málo jazyků mají tyto omezené zdroje. V tomto článku si popíšeme naše úsilí v syntakticky anotace
malé korpusy (600 vět) z Tamil jazyce. Naše anotace je podobný Pražského závislostního korpusu (PDT) a skládá se z
Anotace na 2 podlažích či vrstev: (i) Morfologická rovina (m-layer) a (ii) analytické vrstvy (vrstvy). U obou vrstev, uvádíme
anotace programů, tj. poziční značení pro m-layer a vztahy závislosti na několika vrstev. Na závěr budeme diskutovat některé otázky v
korpus vývoj pro Tamil.