ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Semi-supervised learning in Optical Music Recognition
Automatické rozpoznávání notových zápisů s využitím neanotovaných dat
Year: 2022
Authors: Jiří Mayer

Abstract (English):
Optical music recognition (OMR) is a niche subfield of computer vision, where some labeled datasets exist, but there is an order of magnitude more unlabeled data available. Recent advances in the field happened largely thanks to the adoption of deep learning. However, such neural networks are trained using labeled data only. Semi-supervised learning is a set of techniques that aim to incorporate unlabeled data during training to produce more capable models. We have modified a state-of-the-art object detection archi- tecture and designed a semi-supervised training scheme to utilize unlabeled data. These modifications have successfully allowed us to train the architecture in an unsupervised setting, and our semi-supervised experiments indicate improvements to training stability and reduced overfitting.

Abstract (Czech):
Optické rozpoznávání notových zápisů je úzký podobor počítačového vidění, který sice disponuje určitým množstvím anotovaných datasetů, nicméně má k dispozici řádově větší množství neanotovaných dat. Tento obor se v poslední době vyvíjí zejména díky aplikaci hlubokého učení, ale na trénování neuronových sítí se zatím používají pouze anotovaná data. Semi-supervised learning je podoblast strojového učení, zbývající se sou- časným učením z anotovaných a neanotovaných dat. Cílem je získat lepší modely, než kdybychom trénovali pouze z anotovaných dat. V této práci jsme upravili existující ar- chitekturu, používanou pro detekci hudebních symbolů, a navrhli jsme způsob, jakým ji trénovat v semi-supervised režimu. Upravená architektura je schopná učit se reprezentace i z neanotovaných dat a ve srovnání se svojí původní variantou má stabilnější trénování.
Obstacles with Synthesizing Training Data for OMR
Překážky při syntéze trénovacích dat pro optické rozpoznávání notopisů
Year: 2022
Authors: Jiří Mayer, Pavel Pecina

Abstract (English):
Training with synthetic data has been successfully used in many domains of deep learning where authentic training data is scarce. Optical Music Recognition (OMR), especially recognition of handwritten music, greatly benefits from training on synthetic data too. In this paper, we explore the challenges of synthesizing images of sheets of music for training deep learning OMR models and compare such synthesis to the process of digital music engraving. We also contrast that with the architecture of our synthesizer prototype, which was used to achieve state-ofthe-art results by training on the synthetic images only.

Abstract (Czech):
Generování syntetických dat je metoda, jak řešit nedostatek trénovacích dat, která se již osvědčila v mnoha doménách hlubokého učení. Pro optické rozpoznávání notopisů, obzvláště ručně psaných, můžeme tuto metodu aplikovat také. V tomto článku prozkoumáváme překážky spojené se syntézou obrázků notopisů pro trénování hlubokých neuronových sítí na jejich rozpoznávání. Proces syntézy také porovnáváme s tradičním sázením notopisů pro účely tisku. Jako ukázkový příklad popisujeme architekturu našeho syntezátoru, se kterým se nám podařilo dosáhnout velmi dobrých výsledků díky trénování pouze na jeho syntetických datech.
Conjunctions as Means of Textual Cohesion in Czech of Non-Native Speakers
Spojky jako prostředky textové koheze v češtině nerodilých mluvčích
Year: 2022
Authors: Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová, Eva Hajičová

Abstract (English):
The article analyzes the way conjunctions are used in texts. More specifically, it explores whether texts of different genres written by non-native speakers of Czech differ in the number and type of conjunctions used as basic means of textual cohesion. The results of the research demonstrate that the frequency of conjunctions is related to the character of the selected stylistic procedures. More complex texts (in terms of text construction and organization), such as argumentation and narration, contain a higher number of conjunctions than descriptive and informative texts.

Abstract (Czech):
Článek analyzuje způsob užívání spojek v textech, resp. odpovídá na otázku, zda se texty různých žánrů psané nerodilými mluvčími češtiny liší v počtu a druhu používaných spojek jako základních prostředků textové koheze. Výsledky výzkumu ukázaly, že frekvence výskytu spojek souvisí s charakterem vybraných stylových postupů. Složitější postupy (z hlediska výstavby a organizace textu), jako je úvaha a vyprávění, obsahují vyšší počet spojek než postupy popisný a informační.
The Seventh Workshop on Search-Oriented Conversational Artificial Intelligence (SCAI'22)
Sedmý workshop o konverzační umělé inteligenci orientované na vyhledávání (SCAI'22)
Year: 2022
Authors: Gustavo Penha, Svitlana Vakulenko, Ondřej Dušek, Leigh Clark, Vaishali Pal, Vaibhav Adlakha

Abstract (English):
The goal of the seventh edition of SCAI (https://scai.info) is to bring together and further grow a community of researchers and practitioners interested in conversational systems for information access. The previous iterations of the workshop already demonstrated the breadth and multidisciplinarity inherent in the design and development of conversational search agents. The proposed shift from traditional web search to search interfaces enabled via human-like dialogue leads to a number of challenges, and although such challenges have received more attention in the recent years, there are many pending research questions that should be addressed by the information retrieval community and can largely benefit from a collaboration with other research fields, such as natural language processing, machine learning, human-computer interaction and dialogue systems. This workshop is intended as a platform enabling a continuous discussion of the major research challenges that surround the design of search-oriented conversational systems. This year, participants have the opportunity to meet in person and have more in-depth interactive discussions with a full-day onsite workshop.

Abstract (Czech):
Cílem sedmého ročníku SCAI (https://scai.info) je sdružit a dále rozvíjet komunitu výzkumníků a odborníků z praxe, kteří se zajímají o konverzační systémy pro přístup k informacím. Již předchozí opakování workshopu ukázala šíři a multidisciplinaritu, která je vlastní návrhu a vývoji konverzačních vyhledávacích agentů. Navrhovaný přechod od tradičního vyhledávání na webu k vyhledávacím rozhraním používajícím dialog podobný lidskému vede k řadě výzev, a přestože se těmto výzvám v posledních letech věnuje větší pozornost, existuje mnoho nevyřešených výzkumných otázek, kterými by se měla zabývat komunita zaměřená na vyhledávání informací a které mohou do značné míry těžit ze spolupráce s dalšími výzkumnými obory, jako je zpracování přirozeného jazyka, strojové učení, interakce člověka s počítačem a dialogové systémy. Tento workshop je zamýšlen jako platforma umožňující průběžnou diskusi o hlavních výzkumných výzvách, které provázejí návrh konverzačních systémů orientovaných na vyhledávání. Letos mají účastníci možnost osobního setkání a hlubší interaktivní diskuse díky celodennímu workshopu na místě.
Corpora and Technologies in Translation
Korpusy a technologie v překladu
Year: 2022
Authors: Věra Kloudová

Abstract (English):
The aim of this talk is to describe the use that M.A. and Ph.D. students at the Institute of Translation Studies, Charles University, Faculty of Arts, make of text corpora, tools and technologies not as translation resources but as objects of their M.A. and Ph.D. theses research. First, the definitions of the terms text corpus, tool and technology used in the study are reviewed. Then M.A. and Ph.D. theses using corpora, tools and technologies are described. The study analyses the extent to which students employ the above-mentioned resources in their theses as research objects, and which topics they cover. Special attention is paid to the use of machine translation and to the theses researched in cooperation with the Institute of Formal and Applied Linguistics, Charles University, Faculty of Mathematics and Physics.

Abstract (Czech):
Cílem přednášky je popsat, jak studenti magisterského a doktorského studia na Ústavu translatologie FF UK využívají textové korpusy, nástroje a technologie nikoli jako překladatelské zdroje, ale jako objekty výzkumu svých magisterských a doktorských prací. Nejprve je uveden přehled definic pojmů textový korpus, nástroj a technologie, které jsou ve studii používány. Poté jsou popsány magisterské a doktorské práce využívající korpusy, nástroje a technologie. Studie analyzuje, do jaké míry studenti využívají výše uvedené zdroje ve svých pracích jako objekty výzkumu a jaká témata pokrývají. Zvláštní pozornost je věnována využití strojového překladu a diplomovým pracím řešeným ve spolupráci s Ústavem formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy.
Machine and human translation: options and limitations
Možnosti a meze strojového a lidského překladu
Year: 2022
Authors: Věra Kloudová

Abstract (English):
The talk focuses on the differences between human and machine translation in the English - Czech direction, points out the principles of machine translation and the possibilities of its use. Using examples, it presents typical mistakes of human translators and machine translators, and compares the output of several machine translators. It focuses on news texts, but also examples of literary texts.

Abstract (Czech):
Příspěvek se zaměřuje na rozdíly mezi lidským a strojovým překladem ve směru angličtina - čeština, poukazuje na principy fungování strojového překladu a možnosti jeho využití. Na ukázkách představuje typické chyby lidských překladatelů a strojových překaldačů, srovnává výstupy z několika strojových překladačů. Zaměřuje se na zpravodajské texty, ale ukázkově i na texty literární.
What could (or maybe should) MT researchers know about translation (theory)?
Co by badatelé z oblasti MT mohli (nebo možná měli) vědět o (teorii) překladu?
Year: 2022
Authors: Věra Kloudová

Abstract (English):
Translation Studies (TS) and MT research have many common goals, the most important among them being the study of translation between two or more languages: be it human or machine translation. However, exchange between the two disciplines has been rather rare so far. In TS, we have been making use of technologies, the integration of advanced quantitative research methodologies, and MT outputs in recent years, e.g., for post-editing research. Similarly, MT could benefit from what has been explored and what has played an important role in TS in the past decades. The talk will focus on several key phenomena and basic approaches and theories that TS works with: 1. a concept of functional translation theory, e.g., how different types of texts differ and how their translation for different purposes varies, 2. typical features of translational language as a linguistic variant (what is „translationese“?), 3. potential sources of translation difficulties: what should (not only) MT researchers be aware of, and 4. translation quality, evaluation, and criticism in TS.

Abstract (Czech):
Translatologie (TS) a výzkum MT mají mnoho společných cílů, z nichž nejdůležitější je studium překladu mezi dvěma nebo více jazyky: ať už jde o lidský nebo strojový překlad. Interakce mezi oběma disciplínami však byla dosud spíše vzácná. V TS v posledních letech využíváme technologie, integraci pokročilých kvantitativních výzkumných metodik a výstupy MT, např. pro výzkum posteditace. Stejně tak by MT mohl těžit z toho, co bylo prozkoumáno a co hrálo důležitou roli v TS v minulých desetiletích. Přednáška se zaměří na několik klíčových jevů a základních přístupů a teorií, s nimiž TS pracuje: 1. pojetí teorie funkčního překladu, např. jak se liší různé typy textů a jak se liší jejich překlad pro různé účely, 2. typické rysy překladatelštiny, 3. potenciální zdroje překladatelských obtíží: čeho by si měli být (nejen) výzkumníci MT vědomi, a 4. kvalita překladu, hodnocení a kritika v TS.
Prosodic Phrasing of Good Speakers in English and Czech
Prozodické členění u dobrých mluvčích v angličtině a češtině
Year: 2022
Authors: Radek Skarnitzl, Hana Hledíková

Abstract (English):
Prosodic patterning is known to affect the impression that speakers make on their listeners. This study explores prosodic phrasing in good public speakers of American English and Czech. Czech is a West Slavic language whose intonation is reported to be flatter and prosodic phrases longer than in English. We analyzed prosodic characteristics of 10 speakers of Czech and American English who appeared in TED Talks, assuming such appearance to be a mark of a “good speaker.” Our objective was to see whether prosodic phrasing will be more similar in these public speeches between the two languages. We measured the length of prosodic phrases, speech rate in each phrase, and pitch range and melodic variability in the entire phrase, as well as in its pre-nuclear and nuclear portion. The number of syllables per phrase was higher in Czech than in English, although phrases were generally very short in both languages. The melodic indicators confirm smaller melodic variability in Czech even in publicly performed TED Talks. Overall, our results show that there are differences between Czech and English prosodic phrasing in good public speakers but that the genre also affects phrasing. Prosodic rendition—especially prosodic phrase length and melodic variability—is therefore a vital, albeit somewhat language-specific aspect of speech performance which public speakers should pay close attention to, both in their native language and in foreign languages.

Abstract (Czech):
Je známo, že vrozce prozodického členění ovlivňují dojem, kterým mluvčí působí na posluchače. Tato studie zkoumá prozodické frázování u dobrých veřejných řečníků americké angličtiny a češtiny. Čeština je západoslovanský jazyk, jehož intonace je údajně plošší a prozodické fráze delší než v angličtině. Analyzovali jsme prozodické charakteristiky deseti mluvčích češtiny a americké angličtiny, kteří vystoupili na konferenci TED Talks, přičemž jsme předpokládali, že takové vystoupení je znakem "dobrého řečníka". Naším cílem bylo zjistit, zda si prozodické frázování bude v těchto veřejných projevech mezi oběma jazyky podobnější. Měřili jsme délku prozodických frází, tempo řeči v jednotlivých frázích a tónový rozsah a melodickou variabilitu v celé frázi i v její předjaderné a jaderné části. Počet slabik v jedné frázi byl v češtině vyšší než v angličtině, ačkoli fráze byly v obou jazycích obecně velmi krátké. Melodické ukazatele potvrzují menší melodickou variabilitu v češtině i ve veřejných projevech. Celkově naše výsledky ukazují, že mezi českým a anglickým prozodickým frázováním u dobrých řečníků existují rozdíly, ale že frázování ovlivňuje i žánr. Prozodické ztvárnění - zejména délka prozodických frází a melodická variabilita - je tedy důležitým, i když do jisté míry jazykově specifickým aspektem řečového výkonu, kterému by veřejní mluvčí měli věnovat velkou pozornost, a to jak ve svém rodném jazyce, tak v jazycích cizích.
The SIGMORPHON 2022 Shared Task on Morpheme Segmentation
Morfematická segmentace jako soutěžní úloha při SIGMORPHON 2022
Year: 2022
Authors: Khuyagbaatar Batsuren, Gábor Bella, Aryaman Arora, Viktor Martinovic, Kyle Gorman, Zdeněk Žabokrtský, Amarsanaa Ganbold, Šárka Dohnalová, Magda Ševčíková, Kateřina Pelegrinová, Fausto Giunchiglia, Ryan Cotterell, Ekaterina Vylomova

Abstract (English):
The SIGMORPHON 2022 shared task on morpheme segmentation challenged systems to decompose a word into a sequence of morphemes and covered most types of morphology: compounds, derivations, and inflections. Subtask 1, word-level morpheme segmentation, covered 5 million words in 9 languages (Czech, English, Spanish, Hungarian, French, Italian, Russian, Latin, Mongolian) and received 13 system submissions from 7 teams and the best system averaged 97.29% F1 score across all languages, ranging English (93.84%) to Latin (99.38%). Subtask 2, sentence-level morpheme segmentation, covered 18,735 sentences in 3 languages (Czech, English, Mongolian), received 10 system submissions from 3 teams, and the best systems outperformed all three state-of-the-art subword tokenization methods (BPE, ULM, Morfessor2) by 30.71% absolute. To facilitate error analysis and support any type of future studies, we released all system predictions, the evaluation script, and all gold standard datasets.

Abstract (Czech):
Cílem systémů účastnících se v morfosegmentační úloze při workshopu SIGMORPHON 2022 bylo rozdělit slovo na sekvenci morfémů a pokrýt přitom většinu morfologických procesů (inflexi, derivaci a skládání). Podúloha 1 byla zaměřená na rozdělování 5 miliónů slov v 9 jazycích (čeština, angličtina, španělština, maďarština, francouzština, italština, ruština, latina, mongolština). Zúčastnilo se 13 systémů od 7 týmů, přičemž nejlepší systém dosáhl průměrné úspěšnosti 97.29% F1, s rozsahem hodnot od 93.84% pro angličtinu po 99.38% pro latinu.
Druhý podúkol byl zaměřený na segmentaci slov ve větném kontextu, celkam 18.735 vět pro tři jazyky (čeština, angličtina, mongolština). Zúčastnilo se 10 systémů od 3 týmů. Nejlepší systémy překročily dosavadní nejlepší metody od 30.71 % absolutně. Pro zjednodušení chybové analýzy a přípravu budoucích studií jsme všechny predikce zveřejnili.
Multi-Source Speech Translation
Vícezdrojový překlad řeči
Year: 2022
Authors: Dominik Macháček

Abstract (English):
Prezentation about ÚFAL projects and PhD project.

Abstract (Czech):
Prezentace o projektech na ÚFALu a PhD projektu Multi-Source Speech Translation pro mgr. studenty na LCT Summer School 30.8.2022, délka 15 minut.
Simultaneous Multi-Source Speech Translation
Simultánní vícezdrojový překlad řeči
Year: 2022
Authors: Dominik Macháček

Abstract (English):
One-hour presentation about simultaneous multi-source speech translation, Continuos Rating as human evaluation of SimST and correlation with MT metrics.

Abstract (Czech):
Hodinová prezentace o vícezdrojovém simultánním překladu řeči, evaluaci Continuous Rating a korelaci s MT metrikami.
Annotation of Dramatic Situations in Theater Play Scripts
Anotace dramatických situací v divadelních scénářích
Year: 2022
Authors: David Mareček, Marie Nováková, Klára Vosecká, Josef Doležal, Rudolf Rosa

Abstract (English):
We defined 58 dramatic situations and annotated them in 19 play scripts. Then we selected only 5 well-recognized dramatic situations and annotated further 33 play scripts. In this version of the data, we release only play scripts that can be freely distributed, which is 9 play scripts. One play is annotated independently by three annotators.

Abstract (Czech):
Definovali jsme 58 dramatických situací a anotovali je v 19 divadelních scénářích. Poté jsme vybrali pouze 5 dobře známých dramatických situací a okomentovali dalších 33 herních scénářů. V této verzi dat vydáváme pouze herní skripty, které lze volně šířit, což je 9 herních skriptů. Jedna hra je anotována nezávisle třemi anotátory.
Permeation
Prostoupení
Year: 2022
Authors: 2.0 THEaiTRobot, Josef Doležal, Klára Vosecká, Tomáš Musil, David Mareček, Rudolf Rosa

Abstract (English):
We present the script of the theatre play Permeation (Prostoupení), which was written by artificial intelligence within the THEaiTRE project.

Abstract (Czech):
Představujeme scénář divadelní hry Permeation (Prostoupení), kterou napsala umělá inteligence v rámci projektu THEaiTRE.
Can a robot wite a theatre play?
Může robot napsat divadelní hru?
Year: 2022
Authors: Aleš Vojíř, Tomáš Studeník, Rudolf Rosa

Abstract (English):
Can artificial intelligence replace writers, playwrights, screenwriters? How did the world's first play written by artificial intelligence come to be? How did the play presented in Prague's Švanda Theatre receive audiences and critics? What are the limits of artificial intelligence in creating works of art? And is it art? We will talk about this in Zátiší on Radio 1 with Tomáš Studeník, the initiator and manager of the project “TheAItre, can a robot write a play?”, and Rudolf Rosa, an expert on artificial intelligence.

Abstract (Czech):
Dokáže umělá inteligence nahradit spisovatele, autory divadelních her, scénáristy? Jak vznikala první divadelní hra na světě napsaná umělou inteligencí? Jak hru uvedenou v pražském Švandově divadle přijali diváci a kritici? Jaké jsou limity umělé inteligence při tvorbě uměleckých děl? A jedná se vůbec o umění? O tom si v Zátiší na Radiu 1 budeme povídat s Tomášem Studeníkem, iniciátorem a manažerem projektu “TheAItre, může robot napsat divadelní hru?”, a Rudolfem Rosou, expertem na umělou inteligenci.
End-to-end neural dialogue systems
End-to-end dialogové systémy - kde leží budoucnost konverzačního AI?
Year: 2022
Authors: Ondřej Dušek

Abstract (English):
A brief introduction to neural language models for task-oriented dialogue (with a focus on our recent experiments).

Abstract (Czech):
Stručný úvod do neuronových jazykových modelů pro dialog zaměřený na úkoly (se zaměřením na naše nedávné experimenty).
Large Neural Language Models for Data-to-text Generation
Velké neuronové jazykové modely pro generování textu z dat
Year: 2022
Authors: Ondřej Dušek

Abstract (English):
Current research state-of-the-art in automatic data-to-text generation, a major task in natural language generation, is dominated by large language models based on the Transformer neural network architecture. These models are capable of producing lifelike, natural texts; however, they are hard to control and often do not adhere to the input data, omitting important content or producing "hallucinated" text which is not grounded in the input data. In this talk, I will first show the basic operation principles of the large language models. I will then detail our experiments aiming at higher accuracy of generated text in two ways: (1) improving accuracy of the generating language models themselves, (2) automatically detecting errors in generated texts.

Abstract (Czech):
Současnému stavu výzkumu v oblasti automatického generování dat na text, což je hlavní úloha při generování přirozeného jazyka, dominují velké jazykové modely založené na architektuře neuronových sítí Transformer. Tyto modely jsou schopny vytvářet realistické, přirozené texty; jsou však obtížně kontrolovatelné a často se nedrží vstupních dat, vynechávají důležitý obsah nebo vytvářejí "halucinovaný" text, který nemá oporu ve vstupních datech. V této přednášce nejprve ukážu základní principy fungování velkých jazykových modelů. Poté podrobně popíši naše experimenty zaměřené na vyšší přesnost generovaného textu, a to dvěma způsoby: (1) zlepšením přesnosti samotných generujících jazykových modelů, (2) automatickou detekcí chyb v generovaných textech.
Neural Conversational AI
Neuronová konverzační umělá inteligence
Year: 2022
Authors: Ondřej Dušek

Abstract (English):
A brief introduction to dialogue systems with a specific focus on neural models.

Abstract (Czech):
Stručný úvod do dialogových systémů se zvláštním zaměřením na neuronové modely.
Problems of today's language generators
Problémy dnešních generátorů jazyka
Year: 2022
Authors: Ondřej Dušek

Abstract (English):
Natural language generation is a task in which a computer uses some input data to produce a comprehensible and fluent message in, for example, English or Czech. How does it work?

Abstract (Czech):
Generování přirozeného jazyka je úloha, při níž počítač na základě nějakých vstupních dat vytvoří srozumitelné a plynulé sdělení např. v angličtině nebo češtině. Jak funguje?