ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
CorefUD 1.0: Coreference Meets Universal Dependencies
CorefUD 1.0: Setkání koreference a Universal Dependencies
Year: 2022
Authors: Anna Nedoluzhko, Michal Novák, Martin Popel, Zdeněk Žabokrtský, Amir Zeldes, Daniel Zeman

Abstract (English):
Recent advances in standardization for annotated language resources have led to successful large scale efforts, such as the Universal Dependencies (UD) project for multilingual syntactically annotated data. By comparison, the important task of coreference resolution, which clusters multiple mentions of entities in a text, has yet to be standardized in terms of data formats or annotation guidelines. In this paper we present CorefUD, a multilingual collection of corpora and a standardized format for coreference resolution, compatible with morphosyntactic annotations in the UD framework and including facilities for related tasks such as named entity recognition, which forms a first step in the direction of convergence for coreference resolution across languages.

Abstract (Czech):
Nedávný pokrok ve standardizaci anotovaných jazykových zdrojů vedl k úspěšným velkým projektům jako Universal Dependencies (UD), kde se syntakticky anotují data pro mnoho jazyků. Anotace koreference, která spojuje opakované zmínky téže entity v textu a je pro porozumění jazyku velmi důležitá, je zatím standardizačním úsilím relativně nepoznamenaná. V tomto článku prezentujeme CorefUD, mnohojazyčnou sbírku korpusů a standardizovaný formát pro anotaci koreference, kompatibilní s morfosyntaktickou anotací v UD a rozšiřitelný na příbuzné úlohy, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit. Jde o první krok směrem ke konvergenci koreferenčních zdrojů napříč jazyky.
CorefUD 1.0
CorefUD 1.0
Year: 2022
Authors: Anna Nedoluzhko, Michal Novák, Martin Popel, Zdeněk Žabokrtský, Amir Zeldes, Daniel Zeman, Peter Bourgonje, Silvie Cinková, Jan Hajič, Christian Hardmeier, Pauline Krielke, Frédéric Landragin, Ekaterina Lapshinova-Koltunski, Antònia Martí Antonín, Marie Mikulová, Maciej Ogrodniczuk, Marta Recasens, Manfred Stede, Milan Straka, Svetlana Toldova, Veronika Vincze, Voldemaras Žitkus

Abstract (English):
CorefUD is a collection of previously existing datasets annotated with coreference, which we converted into a common annotation scheme. In total, CorefUD in its current version 0.2 consists of 17 datasets for 11 languages, and compared to the version 0.2, the file format has been reworked and a number of annotation errors have been fixed.

Abstract (Czech):
CorefUD je kolekce existujících korpusů s anotací koreference, které jsme převedli na jednotné anotační schéma. Ve své současné verzi 1.0 CorefUD celkem obsahuje 17 korpusů pro 11 jazyků a v porovnání s verzí 0.2 obsahuje přepracovaný formát souborů a opravy řady chyb.
Survey of Low-Resource Machine Translation
Přehled metod strojového překladu s nedostatkem datových zdrojů
Year: 2022
Authors: Barry Haddow, Rachel Bawden, Antonio Valerio Miceli Barone, Jindřich Helcl, Alexandra Birch

Abstract (English):
We present a survey covering the state of the art in low-resource machine translation. There
are currently around 7000 languages spoken in the world and almost all language pairs lack
significant resources for training machine translation models. There has been increasing interest
in research addressing the challenge of producing useful translation models when very little
translated training data is available. We present a high level summary of this topical field and
provide an overview of best practices.

Abstract (Czech):
Předkládáme přehled o stavu výzkumu v oblasti strojového překladu s nízkými zdroji. V současnosti se na světě mluví asi 7 000 jazyky a téměř všem jazykovým párům chybí významné zdroje pro trénování modelů strojového překladu. Vzrůstá zájem o výzkum zabývající se problémem vytváření užitečných překladatelských modelů, když je k dispozici velmi málo přeložených trénovacích dat. Předkládáme shrnutí této aktuální oblasti na vysoké úrovni a poskytujeme přehled osvědčených postupů.
Continuous Rating as Reliable Human Evaluation of Simultaneous Speech Translation
Continuous Rating jako důvěryhodná metoda lidského hodnocení simultánního strojového překladu řeči
Year: 2022
Authors: Dávid Javorský, Dominik Macháček, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Simultaneous speech translation (SST) can be evaluated on simulated online events where human evaluators watch subtitled videos and continuously express their satisfaction by pressing buttons (so called Continuous Rating). Continuous Rating is easy to collect, but little is known about its reliability, or relation to comprehension of foreign language document by SST users. In this paper, we contrast Continuous Rating with factual questionnaires on judges with different levels of source language knowledge. Our results show that Continuous Rating is easy and reliable SST quality assessment if the judges have at least limited knowledge of the source language. Our study indicates users' preferences on subtitle layout and presentation style and, most importantly, provides a significant evidence that users with advanced source language knowledge prefer low latency over fewer re-translations.

Abstract (Czech):
Abstrakt je pouze v angličtině.

Simultaneous speech translation (SST) can be evaluated on simulated online events where human evaluators watch subtitled videos and continuously express their satisfaction by pressing buttons (so called Continuous Rating). Continuous Rating is easy to collect, but little is known about its reliability, or relation to comprehension of foreign language document by SST users. In this paper, we contrast Continuous Rating with factual questionnaires on judges with different levels of source language knowledge. Our results show that Continuous Rating is easy and reliable SST quality assessment if the judges have at least limited knowledge of the source language. Our study indicates users' preferences on subtitle layout and presentation style and, most importantly, provides a significant evidence that users with advanced source language knowledge prefer low latency over fewer re-translations.
Automatic minuting: A pipeline method for generating minutes from multi-party meeting proceedings
Automatické zápiskování: Sekvenční metoda generování zápisů ze schůzek více osob
Year: 2022
Authors: Kartik Shinde, Tirthankar Ghosal, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Automatically generating meeting minutes
is a challenging yet time-relevant problem
in speech and natural language processing.
Nowadays, meeting minutes seem more cru-
cial than ever due to the manifold rise of on-
line meetings. However, automatic minut-
ing is not straightforward for various reasons:
obtaining transcriptions of sufficient quality,
summarizing long dialogue discourse, retain-
ing topical relevance and coverage, handling
redundancies and small talk, etc. This pa-
per presents our investigations on a pipelined
approach to automatically generate meeting
minutes using a BART model (Bidirectional
and Auto-Regressive Transformers) trained on
multi-party dialogue summarization datasets.
We achieve comparable results with our sim-
ple yet intuitive method with respect to pre-
vious large and computationally heavy state-
of-the-art models. We make our code avail-
able at https://github.com/ELITR/
minuting-pipeline.

Abstract (Czech):
Článek představuje základní sekvenční metodu automatického generování zápisků z jednání. Transkript se rozdělí na stejně velké kratší úseky, které sumarizuje model zaločený na BARTu.
CUNI-Bergamot Submission at WMT22 General Task
Systém UK v General Task na WMT22
Year: 2022
Authors: Josef Jon, Martin Popel, Ondřej Bojar

Abstract (English):
We present CUNI-Bergamot submission for WMT22 General translation task. We compete in English → Czech direction. Our submission further explores block backtranslation techniques. In addition to the previous work, we measure performance in terms of COMET score and named entities translation accuracy. We evaluate performance of MBR decoding compared to traditional mixed backtranslation training and we show possible synergy when using both of the techniques simultaneously. The results show that both approaches are effective means of improving translation quality and they yield even better results when combined.

Abstract (Czech):
Představujeme systém CUNI-Bergamot pro WMT22 General translation task. Soutěžíme ve směru angličtina → čeština. Naše práce dále zkoumá techniky blokového zpětného překladu. Oproti předchozí práci měříme kvalitu z hlediska skóre COMET a přesnosti překladu pojmenovaných entit. Hodnotíme kvalitu MBR dekódování ve srovnání s tradičním tréninkem smíšeného zpětného překladu a ukazujeme možnou synergii při současném použití obou technik. Výsledky ukazují, že oba přístupy jsou účinným prostředkem ke zlepšení kvality překladu a při jejich kombinaci dosahujeme ještě lepších výsledků.
Contrastive analysis of frequency peaks of written and spoken lexicon
Kontrastivní analýza frekvenčních špiček psaného a mluveného lexika
Year: 2022
Authors: Michal Škrabal, Zuzana Laubeová, Barbora Štěpánková

Abstract (English):
A set of partial analyses of semantically and formally-grammatically defined groups of lexemes (adverbs, deictics, numerals, proper nouns, diminutives, female gender counterparts, and univerbized forms) belonging to the frequency peak of the spoken or written Czech language. A dataset of 3000 of the most frequent lemmas in the ORAL v1 and ORTOFON v1 corpora, or SYN2015; the differences between the two sets can be seen as a manifestation of diglossia in Czech at the lexical level.

Abstract (Czech):
Soubor dílčích analýz sémanticky a formálně-gramaticky vymezených skupin lexémů patřících k frekvenční špičce mluvené, či psané češtiny. Za tu byl stanoven dataset 3000 nejčastějších lemmat v korpusech ORAL v1 a ORTOFON v1, resp. SYN2015; v rozdílech obou množin lze spatřovat projev diglosie v češtině na lexikální úrovni. Blíže analyzovány jsou tyto skupiny slov: adverbia, deiktika, numeralia, propria, deminutiva, přechýlená jména a univerbizáty.
AARGH! End-to-end Retrieval-Generation for Task-Oriented Dialog
AARGH! Kombinace vyhledání a generování v jednom modelu pro dialog zaměřený na úkoly
Year: 2022
Authors: Tomáš Nekvinda, Ondřej Dušek

Abstract (English):
We introduce AARGH, an end-to-end task-oriented dialog system combining retrieval and generative approaches in a single model, aiming at improving dialog management and lexical diversity of outputs. The model features a new response selection method based on an action-aware training objective and a simplified single-encoder retrieval architecture which allow us to build an end-to-end retrieval-enhanced generation model where retrieval and generation share most of the parameters. On the MultiWOZ dataset, we show that our approach produces more diverse outputs while maintaining or improving state tracking and context-to-response generation performance, compared to state-of-the-art baselines.

Abstract (Czech):
Představujeme AARGH, komplexní dialogový systém orientovaný na úkoly, který kombinuje vyhledávací a generativní přístupy v jediném modelu a jehož cílem je zlepšit řízení dialogu a lexikální rozmanitost výstupů. Model obsahuje novou metodu výběru odpovědí založenou na trénovacím cíli zohledňujícím akce a zjednodušenou architekturu vyhledávání s jedním enkodérem, které nám umožňují vytvořit end-to-end model s generováním obohaceným o vyhledávání, kde vyhledávání a generování sdílí většinu parametrů. Na datové sadě MultiWOZ ukazujeme, že náš přístup produkuje rozmanitější výstupy při zachování nebo zlepšení výkonu sledování stavu a generování odpovědi z kontextu ve srovnání s nejmodernějšími referenčními modely.

Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
ELITR Demo at ECSPM Symposium
Ukázka projektu ELITR na Sympóziu ECSPM
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
I introduced the EU project ELITR, its goals and the current stage, and demoed it in practice.

Abstract (Czech):
Představil jsem projekt ELITR, jeho cíle i aktuální stav, a demonstroval jej v praxi.
ELITR Overview at NPFL093: NLP Applications
Přehled o projektu ELITR pro seminář NPFL093
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
I presented the EU project ELITR at an invited talk of the seminar NPFL093 NLP Applications.

Abstract (Czech):
Na zvané přednášce v rámci semináře NPFL093 Aplikace NLP jsem představil EU projekt ELITR.
Introduction to (Neural) Machine Translation
Úvod do (neuronového) strojového překladu
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
Opening talk of MT Marathon 2022, describing the task, approached and methods of evaluation.

Abstract (Czech):
Úvodní přednáška k týdenní letní škole MT Marathon 2022, popis úlohy překladu, přístupů i metod vyhodnocování.
Live Subtitling and First Steps towards Meeting Summarization
Živé titulkování  a první kroky k automatickému dělání zápisků z jednání
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
I presented the EU project ELITR at an in-house seminar of the "Interinstitutional Task Force on Speech Recognition" of the European Commission.

Abstract (Czech):
Na zvaném interním semináři "pracovní skupiny pro rozpoznávání mluvené řeči" Evropské komise jsem představil projekt ELITR.
Machine Translation Usable in Practice, Let's Move to Minuting
Strojový překlad použitelný v praxi, přesuňme se k zápiskování
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
I introduced the results of EU projects Bergamot and ELITR, and also the task of automatic minuting.

Abstract (Czech):
Představil jsem výsledky projektů Bergamot a ELITR a úlohu automatického tvoření zápisků z jednání.
Machine translation and "machine interpreting": state of the art
Strojový překlad a strojové „tlumočenı́“: Co se aktuálně umí
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
An introduction of the task of machine translation and speech translation, including the current limitations.

Abstract (Czech):
Představení úlohy strojového překladu a strojového překladu mluvené řeči, včetně současných omezení.
Two Extremes in Machine Translation
Dva extrémy se strojovém překladu
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar

Abstract (English):
I presented the results of two EU projects, ELITR and Bergamot: highly multilingual translation and translation on personal computers.

Abstract (Czech):
Představil jsem výsledky dvou EU projetků, ELITR a Bergamot, jako dva extrémy v nasazení strojového překladu: Překlad do mnoha jazyků a překlad na osobním počítači.
LangTools for ERSTE
LangTools pro ERSTE
Year: 2022
Authors: Ondřej Bojar, Jindřich Libovický, Rudolf Rosa, Tomáš Musil, Matúš Žilinec

Abstract (English):
Prezentace jazykových nástrojů pro Českou spořitelnu.
Rozpoznávání mluvené řeči, strojový překlad v rámci okamžité odpovědi, mezijazyčné vyhledávání informací, odpovídání na otázky, automatické shrnování schůzek.

Abstract (Czech):
Presentation of language tools for Česká spořitelna.
Speech Recognition, Immediate Response Machine Translation, Cross-Lingual Information Retrieval, Question Answering, Automatic Summarization of Meetings.
LUSyD: From Syntax to DiscourseffNotes on Knowledge Representation (preliminary
LUSyD: Od Syntaxe k Diskursu, Reprezentace významu
Year: 2022
Authors: Jan Hajič

Abstract (English):
LuSyd is a project about meaning representation using SynSemClass ontology. Multilingual (English, Czech, German, Spanish so far) classes of synonyms will be used to annotate meaning in the corpus.

Abstract (Czech):
LuSyd je projekt o reprezentaci významu s využitím ontologie SynSemClass. Vícejazyčné (zatím angličtina, čeština, němčina, španělština) třídy synonym budou použity k anotaci významu v korpusu.
LINDAT/CLARIAH-CZ: Where We Are and Where We Go
LINDAT/CLARIAH-CZ: Kde jsme a kam míříme
Year: 2022
Authors: Jan Hajič, Eva Hajičová, Barbora Hladká, Ondřej Košarko, Jozef Mišutka, Pavel Straňák

Abstract (English):
In this chapter we present the main achievements of the Czech large research infrastructure LINDAT/CLARIAH-CZ. We provide a short description of the infrastructure and its history, and a brief account of its scientific, technological and infrastructural scope. We  focus on the technological innovations already implemented in the repository and in the service offerings, and outline some future plans.

Abstract (Czech):
V této kapitole uvádíme hlavní úspěchy české velké výzkumné infrastruktury LINDAT/CLARIAH-CZ. Poskytujeme krátký popis infrastruktury a její historii a stručný popis jejího vědeckého, technologického a infrastrukturního rozsahu. Zaměřujeme se na technologické inovace již implementované v úložišti a v nabídkách služeb a nastiňujeme některé budoucí plány.
Multilingual SynSemClass for the Semantic Web (MSSW)
Vícejazyčný SynSemClass pro sémantický web (MSSW)
Year: 2022
Authors: Jan Hajič, Zdeňka Urešová, Eva Fučíková, Cristina Fernández-Alcaina, Jana Straková, Thierry Declerck

Abstract (English):
LLOD (Linguistic Linked Open Data) is a generic name for a set of mutually connected language resources, using ontological relations. The connections between concepts and between concepts and their expressions in natural language make them suitable for both research and industrial applications in the area of content analysis, natural language understanding, (language- and knowledge-based) inferencing and other tasks. In the presented task, the concrete work will be on converting the SynSemClass project dataset (in part as a result of a previous Humane AI Net microproject called META-O-NLU) into LLOD, connecting it to the huge amount or interlinked data already available. A partner is involved in the Prêt-à-LLOD H2020 project, making this project synergistic in nature and multiplicative in terms of results in previous projects. Partners are also involved in the COST Action “European network for Web-centered linguistic data science” (NexusLinguarum).

Abstract (Czech):
LLOD (Linguistic Linked Open Data) je obecný název pro soubor vzájemně propojených jazykových zdrojů, využívajících ontologické vztahy. Propojení mezi pojmy a mezi pojmy a jejich výrazy v přirozeném jazyce je činí vhodnými jak pro výzkumné, tak pro průmyslové aplikace v oblasti analýzy obsahu, porozumění přirozenému jazyku, (na jazyku a znalostech založených) odvozování a dalších úloh. V předloženém úkolu bude konkrétní práce na převedení datového souboru projektu SynSemClass (částečně jako výsledek předchozího mikroprojektu Humane AI Net s názvem META-O-NLU) do LLOD a jeho propojení s obrovským množstvím nebo vzájemně propojenými daty, která jsou již k dispozici. Partner je zapojen do projektu Prêt-à-LLOD H2020, díky čemuž má tento projekt synergický charakter a multiplikativní charakter, pokud jde o výsledky předchozích projektů. Partneři jsou také zapojeni do akce COST „Evropská síť pro Web-centered linguistic data science“ (NexusLinguarum).
Synonymy and homonymy in grammar
Synonymie a homonymie v gramatice
Year: 2022
Authors: Jarmila Panevová, Marie Mikulová

Abstract (English):
In this paper examples of synonymy and homonymy in Czech are presented. The sources of   homonymy are exemplified by the morphological, syntactic and lexical means and their combinations in the sentence leading to their surface identity. Synonymy is demonstrated by sentences with different syntactic and morphemic forms expressing the same meaning. Local adverbials with the meaning Where? (LOC) are analyzed here in a more detail. Attention is focused on the analysis of the prepositional constructions with the preposition v(e) + Loc [in] and na + Loc [on] and the differences between the construction including them as well as examples of their interchangeability  are demonstrated. Prepositional constructions with the preposition u + Gen [at/by] are added to the central domain of the local adverbials connected with the answer to the question Where? [LOC]. Criteria for the description of grammatical requirements for their form as well as for their lexicalized forms applied in this domain are proposed as the sources of the relation of homonymy and synonymy. The analysis is, however, limited to the narrow part of local meanings with the aim to present both sides of the language signs from the point of view of their asymmetry demonstrated by means of the transparent part of grammatical description.

Abstract (Czech):
V tomto příspěvku jsou uvedeny příklady synonymie a homonymie v češtině. Zdrojem homonymie jsou morfologické, syntaktické a lexikální prostředky a jejich kombinace ve větě vedoucí k jejich povrchové identitě. Synonymii demonstrují věty s různými syntaktickými a morfemickými formami vyjadřujícími stejný význam. Místní příslovce s významem Kde? (LOC) jsou zde analyzovány podrobněji. Pozornost je zaměřena na analýzu předložkových konstrukcí s předložkou v(e) + Loc [in] a na + Loc [on], u + Gen [at/by]. Jsou navržena kritéria pro určování synonymie a gramatických požadavků na formu lokálních určení. Analýza se omezuje na úzkou část lokálních významů s cílem představit obě strany jazykového znaku z hlediska jeho asymetrie.
SiR 1.0
SiR 1.0
Year: 2022
Authors: Barbora Vidová Hladká, Jiří Mírovský, Matyáš Kopp, Václav Moravec

Abstract (English):
The SiR 1.0 corpus is a collection of articles published on the iRozhlas server with a manual annotation of citations. The annotators marked and linked citation phrases with citation sources and decided on a type of the source. The corpus consists of 1 718 articles, 589 of them were double- or triple-annotated.

Abstract (Czech):
Korpus SiR 1.0 je kolekce článků publikovaných na serveru iRozhlas s ruční anotací citací. Anotátoři označovali a propojovali citační fráze a zdroje a určovali typ zdroje. Korpus obsahuje celkem 1 718 článků, 589 z nich anotovaných dvojitě či trojitě.
Towards Universal Segmentations: UniSegments 1.0
K Universal Segmentations: UniSegments 1.0
Year: 2022
Authors: Zdeněk Žabokrtský, Niyati Bafna, Jan Bodnár, Lukáš Kyjánek, Emil Svoboda, Magda Ševčíková, Jonáš Vidra

Abstract (English):
Our work aims at developing a multilingual data resource for morphological segmentation. We present a survey of 17 existing
data resources relevant for segmentation in 32 languages, and analyze diversity of how individual linguistic phenomena are
captured across them. Inspired by the success of Universal Dependencies, we propose a harmonized scheme for segmentation
representation, and convert the data from the studied resources into this common scheme. Harmonized versions of resources
available under free licenses are published as a collection called UniSegments 1.0.

Abstract (Czech):
Náš článek se zaměřuje na vývoj vícejazyčného zdroje dat pro morfologickou segmentaci. Představujeme přehled 17 existujících
datových zdrojů relevantních pro segmentaci ve 32 jazycích a analyzujeme rozmanitost způsobů, jakými jsou v nich jednotlivé jazykové jevy zachyceny. Nechali jsme se inspirovat úspěchem Universal Dependencies a navrhujeme harmonizované schéma pro reprezentaci segmentaci a převádíme data z těchto zdrojů do jednotného schématu. Harmonizované verze zdrojů dostupné pod bezplatnými licencemi jsou publikovány jako kolekce s názvem UniSegments 1.0.