ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Core Natural Language Technology Applicable to Multiple Languages, Workshop ´98 Final Report
Základní technologie zpracování přirozených jazyků aplikovatelná na více jazyků, závěrečná zpráva z Workshopu ´98
Year: 1998
Authors: Jan Hajič, Eric Brill, Michael Collins, Barbora Hladká, Douglas Jones, Cynthia Kuo, Lance Ramshaw, Oren Schwartz, Christoph Tillmann, Daniel Zeman

Abstract (English):
Parsing natural languages is a task approached by many people in the past and present and undoubtedly also in the future. It is widely believed that if one can obtain automatically a good parse for a given input sentence (i.e. functions of the words and relations between them), then all the "language understanding" tasks can profit from it.
English has been studied most for this purpose and many good results have been obtained, especially using statistically-based techniques coupled with automatic learning from large annotated corpora. However, these techniques have not been applied to other languages than English very much, especially to languages which display substantially different behavior (both morphologically and syntactically) than English (such as Slavic languages, spoken mostly in Europe by approx. 350 million people).

Abstract (Czech):
Syntaktická analýza přirozených jazyků je úloha, kterou se pokoušela řešit řada lidí v minulosti, v současnosti a nepochybně také v budoucnosti. Všeobecně se předpokládá, že pokud dokážeme automaticky získat dobrý rozbor dané vstupní věty (např. funkce slov a vztahy mezi nimi), budou z něj mít užitek všechny úlohy související s "porozuměním jazyku".
A Statistical Approach to Parsing of Czech
Statistický přístup k syntaktické analýze češtiny
Year: 1998
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
The present paper is based on my master thesis that was defended at Charles University in May 1997. I introduce here a simple probabilistic model of Czech syntax, based on training data extracted from a text corpus. Then I try to employ this model in building syntactic trees of Czech sentences. In this paper, a brief description of the model is given, as well as a summary of the test results. The work is one of the first attempts to use statistical learning methods for parsing of Czech. It is to be said here that the procedures used to parse English cannot be easily ported to Czech because some specific characteristics of Czech (free word order, and rich flexion implying a huge number of word forms) cause a different behaviour of a parser. The work presented is neither final, nor satisfying solution of the problem. It rather demonstrates the primary results and proposes some basic ideas of further research.

Abstract (Czech):
Článek je založen na mé diplomové práci, která byla obhájena na Univerzitě Karlově v květnu 1997.
Probabilistic Model of Sentence Structure
Pravděpodobnostní model významových zápisů vět
Year: 1997
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
Create a mathematical model of sentence meaning. Create a program (C/C++) to estimate probability of a given structure based on the model; to generate structures based on additional information; to compute entropy, cross entropy and perplexity.

Abstract (Czech):
Vypracovat matematický model významových zápisů vět
    Vypracovat program (C/C++) pro
        zjištění pravděpodobnosti daného zápisu na základě modelu
        generování zápisů na základě vedlejší informace
        zjištění hodnot entropie, křížové entropie a perplexity