ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Sentiment Analysis of Czech Texts: An Algorithmic Survey
Analýza sentimentu českých textů: Přehled algoritmů
Year: 2019
Authors: Erion Çano, Ondřej Bojar

Abstract (English):
In the area of online communication, commerce and transactions, analyzing sentiment polarity of texts written in various natural languages has become crucial. While there have been a lot of contributions in resources and studies for the English language, "smaller" languages like Czech have not received much attention. In this survey, we explore the effectiveness of many existing machine learning algorithms for sentiment analysis of Czech Facebook posts and product reviews. We report the sets of optimal parameter values for each algorithm and the scores in both datasets. We finally observe that support vector machines are the best classifier and efforts to increase performance even more with bagging, boosting or voting ensemble schemes fail to do so.

Abstract (Czech):
V oblasti online komunikace, komerce a překladů, se analýza polarity sentimentu textů napsaných v různých přirozených jazycích stává zásadní. Zatímco pro angličtinu je k dispozici mnoho příspěvků a zdrojů, "menší" jazyky, jako je čeština, se zatím netěší větší pozornosti. V tomto
přehledu zkoumáme efektivitu mnoha algoritmů strojového učení pro analýzu sentimentu příspěvků na českém Facebooku a recenzí různých produktů. Sepíšeme sady optimálních hodnot parametrů pro každý algoritmus a ohodnocení v obou datasetech. Nakonec zaznamenáme, že metoda podpůrných vektorů je nejlepším klasifikátorem a snahy dále zlepšit výkon pomocí baggingu, boostingu, či hlasovacích schemat selhaly.
Supervised Morphological Segmentation Using Rich Annotated Lexicon
Řízená morfologická segmentace s využitím bohatě anotovaného slovníku
Year: 2019
Authors: Ebrahim Ansari, Zdeněk Žabokrtský, Mohammad Mahmoudi, Hamid Haghdoost, Jonáš Vidra

Abstract (English):
Morphological segmentation of words is the process of dividing a word into smaller units called morphemes; it is tricky especially when a morphologically rich or polysynthetic language is under question. In this work, we designed and evaluated several Recurrent Neural Network (RNN) based models as well as various other machine learning based approaches for the morphological segmentation task. We trained our models using annotated segmentation lexicons. To evaluate the effect of the training data size on our models, we decided to create a large hand-annotated morphologically segmented corpus of Persian words, which is, to the best of our knowledge, the first and the only segmentation lexicon for the Persian language. In the experimental phase, using the hand-annotated Persian lexicon and two smaller similar lexicons for Czech and Finnish languages, we evaluated the effect of the training data size, different hyper-parameters settings as well as different RNN-based models.

Abstract (Czech):
Morfologická segmentace slov je proces rozdělování slova na menší jednotky nazývané morfémy, což je úloha, která je obtížná zejména v případě morfologicky bohatých nebo polysyntetických jazyků. V této práci navrhujeme pro řešení této úlohy několik rekurzivních neuronových sítí a dalších přístupů založených na strojovém učení. Jako trénovací data používáme ručně segmentované slovníky. K vyhodnocení vlivu velikosti slovníku na kvalitu segmentace používáme rozsáhlý, ručně anotovaný segmentační slovník perštiny. Dále používáme menší segmentační slovníky pro češtinu a finštinu. Na těchto jazycích zkoumáme rovněž vliv nastavení hyperparametrů a zvolených rekurentních architektur.
Multimodal Abstractive Summarization for How2 Videos
Multimodální abstraktivní sumarizace instruktážních videí
Year: 2019
Authors: Shruti Palaskar, Jindřich Libovický, Spandana Gella, Florian Metze

Abstract (English):
In this paper, we study abstractive summarization for open-domain videos. Unlike the traditional text news summarization, the goal is less to "compress" text information but rather to provide a fluent textual summary of information that has been collected and fused from different source modalities, in our case video and audio transcripts (or text). We show how a multi-source sequence-to-sequence model with hierarchical attention can integrate information from different modalities into a coherent output, compare various models trained with different modalities and present pilot experiments on the How2 corpus of instructional videos. We also propose a new evaluation metric (Content F1) for abstractive summarization task that measures semantic adequacy rather than fluency of the summaries, which is covered by metrics like ROUGE and BLEU.

Abstract (Czech):
V tomto článku studujeme abstraktiví sumarizaci videí bez doménového omezení. Na rozdíl od tradiční sumarizace zpravodajských textů není cílem "komprimovat" textové informace, ale spíše poskytnout plynulé textové shrnutí informací, které byly shromážděny z různých zdrojových modalit, v našem případě videozáznamů a audio přepisů (nebo textu). Ukazujeme, jak vícezdrojový model sekvenčního učení s hierarchickým mechanismem pozorností dokáže integrovat informace z různých modalit do uceleného výstupu, porovnáváme různé modely trénované s různými modalitami a prezentuje pilotní experimenty na How2 korpusu instruktážních videí. Navrhujeme také novou hodnotící metriku (Conent F1) pro abstraktivní sumarizaci, která měří spíše sémantickou adekvátnost než plynulost, kterou naopak zachcují tradiční metriky jako jako ROUGE a BLEU.
Comparison of Automatic and Human Evaluation of L2 Texts in Czech
Srovnání hodnocení textů L2 v češtině provedeného strojem a člověkem
Year: 2019
Authors: Svatava Škodová, Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
We introduce an experimental probe comparing how texts written by non-native speakers of Czech are evaluated by a software application EVALD and by teachers of Czech as a foreign language.

Abstract (Czech):
Článek představuje experimentální výzkum srovnávající, jak jsou texty psané nerodilými mluvčími češtiny hodnoceny softwarovou aplikací EVALD a učiteli češtiny jako cizího jazyka.
User Evaluation of a Multi-dimensional Statistical Dialogue System
Uživatelská evaluace multidimenzionálního statistického dialogového systému
Year: 2019
Authors: Simon Keizer, Ondřej Dušek, Xingkun Liu, Verena Rieser

Abstract (English):
We present the first complete spoken dialogue system driven by a multiimensional statistical dialogue manager. This framework has been shown to substantially reduce data needs by leveraging domain-independent dimensions, such as social obligations or feedback, which (as we show) can be transferred between domains. In this paper, we conduct a user study and show that the performance of a multi-dimensional system, which can be adapted from a source domain, is equivalent to that of a one-dimensional baseline, which can only be trained from scratch.

Abstract (Czech):
Představujeme první kompletní hlasový dialogový systém řízený multidimenzionálním statistickým dialogovým manažerem. Tento framework prokazatelně významně snižuje potřebu dat využitím doménově nezávislých dimenzí, jako jsou společenské konvence nebo zpětná vazba, které (jak ukazujeme) lze přenášet mezi doménami. V tomto článku provádíme uživatelskou sudii a ukazujeme, že výkon multidimenzionálního systému, který lze adaptovat ze zdrojové domény, je ekvivalentní výkonu jednodimenzionální baseline, kterou je třeba natrénovat od nuly.
Cohesion in Czech: Semantics of implicit and explicit discourse relations
Koheze v češtině: význam implicitních a explicitních diskurzních vztahů
Year: 2019
Authors: Šárka Zikánová

Abstract (English):
The lecture presents the results of the annotation of implicit relations in Czech based on the PDiT-EDA 1.0 corpus. It focuses on the distribution of implicit and explicit relations, their semantics, the presence of sentence negation and the relation of implicitness to the text genre.

Abstract (Czech):
Přednáška představuje výsledky anotace implicitních vztahů v češtině na základě korpusu PDiT-EDA 1.0. Zaměřuje se na distribuci implicitních a explicitních vztahů, jejich sémantiku, přítomnost větné negace a vztah implicitnosti k textovému žánru.
He did not come, it rained. Implicit discourse relations in Czech
Nepřišel, pršelo. Implicitní diskurzní vztahy v češtině.
Year: 2019
Authors: Šárka Zikánová

Abstract (English):
The paper gives a basic overview of implicit discourse relations in the PDiT-EDA 1.0 corpus. It deals with the relation of implicitness to the following language factors: semantics of discourse relation, presence of sentence negation, text genre.

Abstract (Czech):
Příspěvek podává základní přehled o implicitních diskurzních vztazích v korpusu PDiT-EDA 1.0. Zabývá se vztahem implicitnosti k následujícím jazykovým faktorům: sémantika diskurzního vztahu, přítomnost větné negace, textový žánr.
Explicit and Implicit Discourse Relations in the Prague Discourse Treebank
Explicitní a implicitní diskurzní vztahy v Pražském diskurzním korpusu
Year: 2019
Authors: Šárka Zikánová, Jiří Mírovský, Pavlína Synková

Abstract (English):
We analyze some of the factors influencing the explicitness/implicitness of discourse relations, such as the text genre, semantic type of the discourse relation and the presence of negation in discourse arguments.

Abstract (Czech):
Analyzujeme některé faktory ovlivňující explicitnost/implicitnost diskurzních vztahů, např. žánr textu, sémantický typ diskurzního vztahu a přítomnost negace v diskurzních argumentech.
Jana Hoffmannová, Jiří Homoláč, Kamila Mrázková (eds.): Syntax of Spoken Czech, Praha: Academia, 2019
Jana Hoffmannová, Jiří Homoláč, Kamila Mrázková (eds.): Syntax mluvené češtiny, Praha: Academia, 2019
Year: 2019
Authors: Magdaléna Rysová

Abstract (English):
Review of Syntax of Spoken Czech, a book edited by Jana Hoffmannová, Jiří Homoláč and Kamila Mrázková.

Abstract (Czech):
Recenze knihy Syntax mluvené češtiny, jejímiž editory jsou Jana Hoffmannová, Jiří Homoláč a Kamila Mrázková.
Coherence Errors in Learners’ Essays and a Possibility of Their Improvement through EVALD (Automated Evaluator of Discourse)
Chyby v koherenci v žákovských textech a možnosti jejich zlepšení pomocí aplikace EVALD (automatického evaluátoru diskurzu)
Year: 2019
Authors: Magdaléna Rysová, Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Michal Novák

Abstract (English):
Coherence may be manifested through various language means, e.g. by discourse connectives, anaphoric devices, lexical repetition etc. We present research of the most common errors in coherence occurring in learners’ essays.

Abstract (Czech):
Koherence textů může být zajištěna řadou jazykových prostředků, např. diskurzními konektory, anaforickým odkazováním, lexikálním opakováním apod. Představujeme výzkum nejčastějších chyb v koherenci žákovských textů.
ÚFAL MRPipe at MRP 2019: UDPipe Goes Semantic in the Meaning Representation Parsing Shared Task
ÚFAL MRPipe na MRP 2019: UDPipe se stává sémantickým v soutěži Meaning Representation Parsing
Year: 2019
Authors: Milan Straka, Jana Straková

Abstract (English):
We present a system description of our contribution to the CoNLL 2019 shared task, Cross-
Framework Meaning Representation Parsing (MRP 2019). The proposed architecture is our first attempt towards a semantic parsing extension of the UDPipe 2.0, a lemmatization, POS tagging and dependency parsing pipeline.

For the MRP 2019, which features five formally and linguistically different approaches to meaning representation (DM, PSD, EDS, UCCA and AMR), we propose a uniform, language and framework agnostic graph-to-graph neural network architecture. Without any knowledge about the graph structure, and specifically without any linguistically or framework motivated features, our system implicitly models the meaning representation graphs.

After fixing a human error (we used earlier incorrect version of provided test set analyses),
our submission would score third in the competition evaluation. The source code of our
system is available at https://github.
com/ufal/mrpipe-conll2019.

Abstract (Czech):
Předkládáme popis našeho příspěvku do soutěže CoNLL 2019, Cross-Framework Meaning Representation Parsing (MRP 2019). Navržená architektura je naším prvním pokusem o sémantický parsing v rámci UDPipe 2.0, nástroje pro lemmatizaci, POS tagging a závislostní parsing.

Pro MRP 2019, který zahrnuje pět formálně a lingvisticky rozdílných přístupů k reprezentaci významu (DM, PSD, EDS, UCCA a AMR), navrhujeme uniformní, jazykově a formálně agnostickou architekturu založenou na transformaci grafů pomocí umělých neuronových sítí. Bez jakékoli znalosti grafové struktury, a specificky bez jakýchkoli lingvisticky nebo formálně motivovaných klasifikačních rysů náš systém implicitně modeluje reprezentaci významu v grafu.

Po opravě člověkem způsobené chyby (použili jsme nesprávnou verzi poskytnutých analýz testovacích dat) se náš příspěvek umístil na třetím místě v soutěžním hodnocení. Zdrojový ḱód našeho systému je dostupný na adrese https://github.
com/ufal/mrpipe-conll2019.
Czech Text Processing with Contextual Embeddings: POS Tagging, Lemmatization, Parsing and NER
Zpracování textu v češtině pomocí kontextových embeddingů: POS tagging, lemmatizace, závislostní parsing a rozpoznávání pojmenovaných entit
Year: 2019
Authors: Milan Straka, Jana Straková, Jan Hajič

Abstract (English):
Contextualized embeddings, which capture appropriate word meaning depending on context, have recently been proposed. We evaluate two methods for precomputing such embeddings, BERT and Flair, on four Czech text processing tasks: part-of-speech (POS) tagging, lemmatization, dependency parsing and named entity recognition (NER). The first three tasks, POS tagging, lemmatization and dependency parsing, are evaluated on two corpora: the Prague Dependency Treebank 3.5 and the Universal Dependencies 2.3. The named entity
recognition (NER) is evaluated on the Czech Named Entity Corpus 1.1 and 2.0. We report state-of-the-art results for the above mentioned tasks and corpora.

Abstract (Czech):
Nedávno byly navrženy kontextové embeddingy, které vhodně zachycují význam slova v závislosti na kontextu. V tomto příspěvku vyhodnocujeme dvě metody pro výpočet takových embeddingů, BERT a Flair, na čtyřech úlohách zpracování přirozeného jazyka v češtině: značkování slovních druhů (POS tagging), lemmetizace, závislostní parsing a rozpoznávání pojmenovaných entit. První tři úlohy jsou vyhodnoceny na dvou korpusech: Pražský závislostní korpus 3.5 a Universal Dependencies 2.3. Rozpoznávání pojmenovaných entit je vyhodnoceno na Českém korpusu pojmenovaných entit (Czech Named Entity Corpus) 1.1 a 2.0. Publikujeme state-of-the-art výsledky ve všech výše zmíněných úlohách na všech korpusech.
Evaluating Contextualized Embeddings on 54 Languages in POS Tagging, Lemmatization and Dependency Parsing
Vyhodnocení kontextualizovaných embeddingů na 54 jazycích v POS tagingu, lemmatizaci a závislostním parsingu
Year: 2019
Authors: Milan Straka, Jana Straková, Jan Hajič

Abstract (English):
We present an extensive evaluation of three recently proposed methods for contextualized embeddings on 89 corpora in 54 languages of the Universal Dependencies 2.3 in three tasks: POS tagging, lemmatization, and dependency parsing. Employing the BERT, Flair and ELMo as pretrained embedding inputs in a strong baseline of UDPipe 2.0, one of the best-performing systems of the CoNLL 2018 Shared Task and an overall winner of the EPE 2018, we present a one-to-one comparison of the three contextualized word embedding methods, as well as a comparison with word2vec-like pretrained embeddings and with end-to-end character-level word embeddings. We report state-of-the-art results in all three tasks as compared to results on UD 2.2 in the CoNLL 2018 Shared Task.

Abstract (Czech):
Představujeme rozsáhlé hodnocení tří nedávno navržených metod pro kontextualizované embeddiny na 89 korpusech v 54 jazycích projektu Universal Dependencies 2.3 ve třech úkolech: POS tagging, lemmatizace a závislostní analýza. Využitím BERT, Flair a ELMo jako předtrénovaných embeddingů do systému UDPipe 2.0, jednoho z vítězů CoNLL 2018 Shared Task a celkového vítěze EPE 2018, představujeme porovnání těchto tří kontextualizovaných metod, word2vec předtrénovaných embedingů a trénovatelných embedingů založených na znacích slov. Popsané metody dosahují nejlepších známých výsledků na UD 2.2 v porovnání s výsledky na CoNLL 2018 Shared Task.
UDPipe at SIGMORPHON 2019: Contextualized Embeddings, Regularization with Morphological Categories, Corpora Merging
UDPipe na SIGMORPHON 2019: Kontextualizované embeddingy, regularizace morfologickými kategoriemi, slučování korpusů
Year: 2019
Authors: Milan Straka, Jana Straková, Jan Hajič

Abstract (English):
We present our contribution to the SIGMORPHON 2019 Shared Task: Crosslinguality and Context in Morphology, Task 2: contextual morphological analysis and lemmatization.

We submitted a modification of the UDPipe 2.0, one of best-performing systems of the CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies and an overall winner of the The 2018 Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation. As our first improvement, we use the pretrained contextualized embeddings (BERT) as additional inputs to the network; secondly, we use individual morphological features as regularization; and finally, we merge the selected corpora of the same language.

In the lemmatization task, our system exceeds all the submitted systems by a wide margin with lemmatization accuracy 95.78 (second best was 95.00, third 94.46). In the morphological analysis, our system placed tightly second: our morphological analysis accuracy was 93.19, the winning system’s 93.23.

Abstract (Czech):
Představujeme náš příspěvek k shared tasku SIGMORPHON 2019: Crosslingualita a kontext v morfologii, úkol 2: kontextová morfologická analýza a lemmatizace.

Odevzdali jsme modifikaci UDPipe 2.0, jednoho z výherního systému CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies a celkového vítěze The 2018 Shared Task on Extrinsic Parser Evaluation. Jako první vylepšení používáme předtrénované kontextualizované embeddingy (BERT) jako další vstupy do sítě, za druhé používáme jednotlivé morfologické vlastnosti jako regularizaci a nakonec slučujeme vybrané korpusy stejného jazyka.

V lemmatizačním úkolu náš systém výrazně převyšuje všechny ostatní systémy s přesností lemmatizace 95,78 (druhý nejlepší byl 95,00, třetí 94,46). V morfologické analýze se náš systém umístil těsně druhý: přesnost naší morfologické analýzy byla 93,19, vítězný systém měl 93,23.
Universal Derivations v0.5
Univerzální derivace v0.5
Year: 2019
Authors: Lukáš Kyjánek, Zdeněk Žabokrtský, Jonáš Vidra, Magda Ševčíková

Abstract (English):
Universal Derivations (UDer) is a collection of harmonized lexical networks capturing word-formation, especially derivational relations, in a cross-linguistically consistent annotation scheme for many languages. The annotation scheme is based on a rooted tree data structure, in which nodes correspond to lexemes, while edges represent derivational relations or compounding.
The current version of the UDer collection contains eleven harmonized resources covering eleven different languages.

Abstract (Czech):
Universal Derivations (UDer) je sada lexikalních sítí zachycujících slovotvorné, zvl. derivační vztahy jednotlivých jazyků, tyto sítě byly harmonizovány do jednotného formátu. Stávající verze UDer v0.5 obsahuje 11 harmonizovaných zdrojů pokrývajících 11 různých jazyků.
Universal Derivations Kickoff: A Collection of Harmonized Derivational Resources for Eleven Languages
Universal Derivations: Soubor harmonizovaných derivačních zdrojů pro jedenáct jazyků
Year: 2019
Authors: Lukáš Kyjánek, Zdeněk Žabokrtský, Magda Ševčíková, Jonáš Vidra

Abstract (English):
The aim of this paper is to open a discussion on harmonization of existing data resources related
to derivational morphology. We present a newly assembled collection of eleven harmonized
resources named “Universal Derivations” (clearly being inspired by the success story of the
Universal Dependencies initiative in treebanking), as well as the harmonization process that
brings the individual resources under a unified annotation scheme.

Abstract (Czech):
Cílem tohoto článku je otevřít diskusi o harmonizaci existujících datových zdrojů zabývajících se derivační morfologií. Představujeme nově vytvořený soubor jedenácti harmonizovaných zdrojů pojmenovaný „Universal Derivations“ (zjevně inspirovaný úspěchem iniciativy Universal Dependencies mezi syntakticky anotovanými korpusy) a harmonizační proces, kterým jsme tyto zdroje sjednotili do stejného anotačního schématu.
CUNI–Malta system at CoNLL–SIGMORPHON 2019 Shared Task on Morphological Analysis and Lemmatization in context: Operation-based word formation
Systém UK-Malta v soutěži CoNLL-SIGMORPHON 2019 v morfologické analýze a lematizaci v kontextu: Ohýbání slov postavené na operacích
Year: 2019
Authors: Ronald Cardenas, Claudia Borg, Daniel Zeman

Abstract (English):
This paper presents the submission by the Charles University-University of Malta team to
the CoNLL--SIGMORPHON 2019 Shared Task on Morphological Analysis and Lemmatization in context. We present a lemmatization model based on previous work on neural transducers \cite{makarov2018neural,aharoni-goldberg-2017-morphological}. The key difference is that our model transform the whole word form in every stem, instead of consuming it character by character. We propose a merging strategy inspired by Byte-Pair-Encoding that reduces the space of valid operations by merging frequent adjacent operations. The resulting operations not only encode the action/s to be performed but the relative position in the word token and
how characters need to be transformed.

Our morphological tagger is a vanilla biLSTM tagger that operates over operation representations, encoding operations and words in a hierarchical manner.

Even though relative performance according to metrics is below the baseline, experiments show that our models capture important associations between interpretable operation labels and fine-grained morpho-syntax labels.

Abstract (Czech):
Článek představuje příspěvek týmu Univerzity Karlovy a Maltské univerzity do soutěže CoNLL-SIGMORPHON 2019 v morfologické analýze a lematizaci v kontextu. Předkládáme lematizační model postavený na dříve publikované metodě neuronových převodníků (Makarov 2018; Aharoni a Goldberg 2017). Klíčovým rozdílem je, že náš model transformuje celý slovní tvar každého kmene, místo aby ho konzumoval znak po znaku.