ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Hybrid Dialog State Tracker with ASR Features
Hybridní State Tracker pro Dialog s ASR Featurami
Year: 2017
Authors: Miroslav Vodolán, Rudolf Kadlec, Jan Kleindienst

Abstract (English):
This paper presents a hybrid dialog state tracker enhanced by trainable Spoken Language Understanding (SLU) for slot-filling dialog systems. Our architecture is inspired by previously proposed neural-network-based belief-tracking systems. In addition, we extended some parts of our modular architecture with differentiable rules to allow end-to-end training. We hypothesize that these rules allow our tracker to generalize better than pure machine-learning based systems. For evaluation, we used the Dialog State Tracking Challenge (DSTC) 2 dataset - a popular belief tracking testbed with dialogs from restaurant information system. To our knowledge, our hybrid tracker sets a new state-of-the-art result in three out of four categories within the DSTC2.

Abstract (Czech):
Tento článek představuje hybridní dialog state tracker, rozšířený o trénovatelnou jednotku zpracování přirozeného jazyka (SLU). Naše architektura je inspirována belief trackery založenými na neuronových sítích. Tento přístup navíc rozšiřujeme o derivovatelná prvidla, která umožní end-to-end trénink. Tato pravidla umožní našemu trackeru lépe generalizovat v porovnání s trackery založenými pouze na strojovém učení. Pro evaluaci používáme Dialog State Tracking Challenge (DSTC) 2 - populární dataset využívaný pro srovnání výkonnosti belief trackerů. Podle informací, které máme, náš tracker dosahuje state-of-the-art výsledků ve třech ze čtyř kategorií datasetu DSTC2.
Udapi: Universal API for Universal Dependencies
Udapi: univerzální API pro Universal Dependencies
Year: 2017
Authors: Martin Popel, Zdeněk Žabokrtský, Martin Vojtek

Abstract (English):
Udapi is an open-source framework providing
an application programming interface
(API) for processing Universal Dependencies
data. Udapi is available in
Python, Perl and Java. It is suitable
both for full-fledged applications and fast
prototyping: visualization of dependency
trees, format conversions, querying, editing
and transformations, validity tests, dependency
parsing, evaluation etc.

Abstract (Czech):
Udapi je open-source framework poskytující APO pro zpracovávání dat z projektu Universal Dependencies.
Implementace Udapi je dostupné pro programovací jazyky: Python, Perl a Java. Udapi je vhodné jak pro plnohodnotné aplikace, tak pro rychlé vyváření prototypů: vizualizace stromů, konverze formátu, dotazování, editace, transformace, testy validity, závislostní parsing, vyhodnocování, atd.
CUNI System for WMT17 Automatic Post-Editing Task
Systém UK pro úlohu automatické posteditace strojového překladu WTM17
Year: 2017
Authors: Dušan Variš, Ondřej Bojar

Abstract (English):
Following upon the last year's CUNI system for automatic post-editing of machine translation output,
we focus on exploiting the potential of sequence-to-sequence neural models for this task. In this system description paper, we compare several encoder-decoder architectures on a smaller-scale models and present the system we submitted to WMT 2017 Automatic Post-Editing shared task based on this preliminary comparison. We also show how simple inclusion of synthetic data can improve the overall performance as measured by an automatic evaluation metric. Lastly, we list few example outputs generated by our post-editing system.

Abstract (Czech):
V návaznosti na loňský systém pro automatickou post-editaci strojového překladu Karlovy Univerzity se soustředíme na využití potenciálu sequence-to-sequence neuronových modelů pro danou úlohu. V článku nejprve porovnáváme několik architektur typu enkodér-dekodér na modelech menšího měřítka a představujeme systém, který byl vybrán na základě těchto předběžných výsledků a odeslán na WMT 2017 Automatic Post-Editing shared task. V článku také ukazujeme jak jednoduchá inkluze umělých dat dokáže vylepšit úspěšnost modelu na základě automatických evaluačních metrik. V závěru uvádíme několik příkladů výstupů vygenerových našim post-editačním systémem.
Edinburgh’s Statistical Machine Translation Systems for WMT16
Edinburské statistické překladové systémy pro WMT16
Year: 2016
Authors: Phil Williams, Rico Sennrich, Maria Nadejde, Matthias Huck, Barry Haddow, Ondřej Bojar

Abstract (English):
This paper describes the University of Edinburgh’s
phrase-based and syntax-based
submissions to the shared translation tasks
of the ACL 2016 First Conference on Machine
Translation (WMT16). We submitted
five phrase-based and five syntaxbased
systems for the news task, plus one
phrase-based system for the biomedical
task.

Abstract (Czech):
Článek popisuje frázové a syntaktické překladové systémy Univerzity v Edinburku účastnící se soutěžní překladového úlohy WMT16.
42th Year of the Olympiad in Czech Language
42. ročník Olympiády v českém jazyce
Year: 2016
Authors: Kateřina Rysová, Karel Oliva

Abstract (English):
Analysis of competition tasks of the Olympiad in Czech language, evaluation of students' language skills.

Abstract (Czech):
Analýza soutěžních úkolů z Olympiády v českém jazyce, hodnocení jazykových dovedností studentů.
EVALD 1.0
EVALD 1.0
Year: 2016
Authors: Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Michal Novák, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
Evaluator of Discourse (EVALD 1.0) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary etc.).

Abstract (Czech):
Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu (EVALD 1.0) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných rodilými mluvčími češtiny. Software tedy hodnotí (známkuje) úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby apod.).
EVALD 1.0 for Foreigners
EVALD 1.0 pro cizince
Year: 2016
Authors: Kateřina Rysová, Jiří Mírovský, Michal Novák, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
Evaluator of Discourse for Foreigners (EVALD 1.0 for Foreigners) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by non-native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary etc.).

Abstract (Czech):
Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu pro cizince (EVALD 1.0 pro cizince) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných nerodilými mluvčími češtiny. Software hodnotí úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost užitých spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby apod.).
Coreference and Ellipsis in Prague Dependency Treebank
Koreference a elipsa v Pražském závislostním korpusu
Year: 2016
Authors: Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová

Abstract (English):
The paper focuses on which role is given to elided sentence participants in coreference chains in the text, i.e. whether (and to which degree) the participants that are present only implicitly in the surface layer are involved in relations of textual and grammatical coreference. Generally, the paper introduces  he methods how it is possible to examine the interplays of different language phenomena in corpus data of the Prague Dependency Treebank containing multilayer annotation.

Abstract (Czech):
Článek popisuje, jakou roli hrají elidované větné participanty v koreferenčních řetězcích v textu, tj. zda a do jaké míry se participanty, které jsou v povrchové větné struktuře přítomné pouze implicitně, zapojují do vztahů textové a gramatické koreference. Článek zároveň představuje metody, jimiž je možné zkoumat vzájemné vztahy mezi různými jazykovými jevy, a to na datech Pražského závislostního korpusu, který obsahuje anotaci lingvistických jevů na několika jazykových rovinách.
Automatic evaluation of surface coherence in L2 texts in Czech
Automatická evaluace povrchové koherence v textech nerodilých mluvčích češtiny
Year: 2016
Authors: Kateřina Rysová, Magdaléna Rysová, Jiří Mírovský

Abstract (English):
We introduce possibilities of automatic evaluation of surface text coherence (cohesion) in texts written by learners of Czech during certified exams for non-native speakers. On
the basis of a corpus analysis, we focus on finding and describing relevant distinctive
features for automatic detection of A1–C1 levels (established by CEFR – the Common
European Framework of Reference for Languages) in terms of surface text coherence.
The CEFR levels are evaluated by human assessors and we try to reach this assessment
automatically by using several discourse features like frequency and diversity of discourse
connectives, density of discourse relations etc. We present experiments with various
features using two machine learning algorithms. Our results of automatic evaluation
of CEFR coherence/cohesion marks (compared to human assessment) achieved 73.2%
success rate for the detection of A1–C1 levels and 74.9% for the detection of A2–B2
levels.

Abstract (Czech):
V článku jsou představeny možnosti automatické evaluace povrchové koherence (koheze) textů psaných nerodilými mluvčími češtiny během certifikovaných zkoušek. Na základě korpusové analýzy jsou vyhledávány a popisovány relevantní rozlišovací rysy (týkající se povrchové koherence textu) pro automatickou detekci úrovní textů nerodilých mluvčích A1–C1 (úrovně jsou ustanoveny Společným evropským referenčním rámcem pro jazyky). Úrovně A1–C1 byly hodnoceny nejprve lidmi (anotátory) – poté byly dělány strojové experimenty s cílem přiblížit se lidskému hodnocení automaticky, a to sledováním vybraných textových rysů, např. frekvence a různorodosti diskurzních konektorů nebo hustoty diskurzních vztahů v daném textu ap. V článku jsou představeny experimenty sledující vždy různé textové rysy při použití dvou algoritmů strojového učení. Úspěšnost automatického měření povrchové koherence (koheze) textu podle Společného evropského referenčního rámce pro jazyky je 73,2 % pro rozpoznávání úrovní A1–C1 a 74,9 % pro rozpoznávání úrovní A2–B2.
Logical vs. Natural Language Conjunctions in Czech: A Comparative Study
Jazykové spojky v češtině: komparativní studie
Year: 2016
Authors: Katrin Přikrylová, Vladislav Kuboň, Kateřina Veselovská

Abstract (English):
This paper studies the relationship between
conjunctions in a natural language (Czech) and their logical counterparts. It shows that the process of transformation of a natural language expression into its logical representation is not straightforward. The paper concentrates on the most frequently used logical conjunctions, AND and OR, and it analyzes the natural language phenomena which influence their transformation
into logical conjunction and disjunction.
The phenomena discussed in the paper are temporal
sequence, expressions describing mutual relationship and the consequences of using plural.

Abstract (Czech):
Názvy logických spojek jsou často motivovány názvy spojek z přirozeného jazyka. V případě, že však chceme výroku v přirozeném jazyce (konkrétně češtině) přiřadit jednoznačně logické schéma, zjišt’ujeme, že to není možné dělat automaticky. V tomto článku se zabýváme tím, kdy je možné české spojky „a“ a „nebo“ zapsat pomocí konjunkce a disjunkce a kde je nutné zvolit jinou interpretaci – s ohledem na problematiku množného čísla a vyjádření vztahů.
The Role of Conjunctions in Adjective Polarity Analysis in Czech
Úloha spojek v při určování polarity českých adjektiv
Year: 2016
Authors: Katrin Přikrylová, Vladislav Kuboň, Kateřina Veselovská

Abstract (English):
Adjectives very often determine the polarity of
an utterance. This paper studies the role of conjunctions in the analysis of adjective polarity. The study is being performed on Czech language on the basis of an existing algorithm for English. The algorithm has been modified in order to reflect the differences between
the two typologically different languages. The results of the original and modified algorithm are being compared and discussed. The paper also contains a thorough discussion of exceptions and special cases supported by a number of examples from a large corpus of Czech.

Abstract (Czech):
Adjektiva velmi často určují polaritu věty. Tento článek studuje roli spojek v analýze polarity adjektiv. Celá studie je prováděna pro češtinu modifikací algoritmu vyvinutého původně pro angličtinu. Modifikace berou v úvahu typologické rozdíly mezi oběma jazyky. Výsledky dosažené pro oba jazyky jsou porovnány a doplněny rozsáhlým rozborem výjimečných případů.
If You Even Don't Have a Bit of Bible: Learning Delexicalized POS Taggers
Když nemáte ani kus Bible: učení delexikalizovaných POS taggerů
Year: 2016
Authors: Zhiwei Yu, David Mareček, Zdeněk Žabokrtský, Daniel Zeman

Abstract (English):
Part-of-speech (POS) tagging is sometimes considered an almost solved problem in NLP. Standard supervised approaches often reach accuracy above 95% if sufficiently large hand-labeled training data are available (typically several hundred thousand tokens or more). However, we still believe that it makes sense to study semi-supervised and unsupervised approaches.

Abstract (Czech):
Značkování slovními druhy (POS tagging) se v počítačovém zpracování přirozeného jazyka někdy považuje za téměř vyřešený problém. Standardní řízené přístupy často dosahují úspěšnosti přes 95 %, pokud je k dispozici dostatek ručně anotovaných trénovacích dat (typicky několik set tisíc tokenů nebo více). My si nicméně myslíme, že je stále užitečné studovat polořízené a neřízené přístupy.
Deeper Machine Translation and Evaluation for German
Hlubší strojový překlad a evaluace pro němčinu
Year: 2016
Authors: Eleftherios Avramidis, Vivien Macketanz, Aljoscha Burchardt, Jindřich Helcl, Hans Uszkoreit

Abstract (English):
This paper describes a hybrid Machine Translation (MT) system built for translating from English
to German in the domain of technical documentation. The system is based on three different
MT engines (phrase-based SMT, RBMT, neural) that are joined by a selection mechanism
that uses deep linguistic features within a machine learning process. It also presents a detailed
source-driven manual error analysis we have performed using a dedicated “test suite” that contains
selected examples of relevant phenomena. While automatic scores show huge differences
between the engines, the overall average number or errors they (do not) make is very similar for
all systems. However, the detailed error breakdown shows that the systems behave very differently
concerning the various phenomena.

Abstract (Czech):
Tento článek popisuje systém hybridního strojového překladu (MT), který byl vytvořen pro překlad z angličtiny do němčiny v oblasti technické dokumentace.
Systém je založen na třech různých systémech MT (frázový, pravidlový a neuronový), které jsou spojeny výběrovým mechanismem, který používá hluboké jazykové rysy v procesu strojového učení.
Součástí je také podrobná manuální analýza chyb, kterou jsme provedli pomocí specializované "zkušební sady", která obsahuje vybrané příklady relevantních jevů.
Zatímco automatické výsledky ukazují obrovské rozdíly mezi systémy, celkový průměrný počet chyb, které (ne) dělají, je pro všechny systémy velmi podobný.
Podrobné rozdělení chyb však ukazuje, že systémy se chovají velmi odlišně, pokud jde o různé jevy.
VPS-GradeUp: Graded Decisions on Usage Patterns
VPS-GradeUp: Škálované posouzení vzorů užití
Year: 2016
Authors: Vít Baisa, Silvie Cinková, Ema Krejčová, Anna Vernerová

Abstract (English):
We present VPS-GradeUp ― a set of 11,400 graded human decisions on usage patterns of 29 English lexical verbs from the Pattern Dictionary of English Verbs by Patrick Hanks. The annotation contains, for each verb lemma, a batch of 50 concordances with the given lemma as KWIC, and for each of these concordances we provide a graded human decision on how well the individual PDEV patterns for this particular lemma illustrate the given concordance, indicated on a 7-point Likert scale for each PDEV pattern. With our annotation, we were pursuing a pilot investigation of the foundations of human clustering and disambiguation decisions with respect to usage patterns of verbs in context. The data set is publicly available at http://hdl.handle.net/11234/1-1585.

Abstract (Czech):
Článek představuje VPS-GradeUp, sadu 11 400 manuálně anotovaných ohodnocení vzorů užití 29 anglických sloves z Pattern Dictionary of English Verbs Patricka Hankse.
Enriching a Valency Lexicon by Deverbative Nouns
Rozšíření valenčního slovníku o deverbativní substantiva
Year: 2016
Authors: Eva Fučíková, Jan Hajič, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
In this paper, we present an attempt to automatically identify Czech deverbative nouns using several methods that use large corpora as well as existing lexical resources. The motivation for the task is to extend a verbal valency (i.e., predicate-argument) lexicon by adding nouns that share the valency properties with the base verb, assuming their properties can be derived (even if not trivially) from the underlying verb by deterministic grammatical rules. At the same time, even in inflective languages, not all deverbatives are simply created from their underlying base verb by regular lexical derivation processes. We have thus developed hybrid techniques that use
both large parallel corpora and several standard lexical resources. Thanks to the use of parallel
corpora, the resulting sets contain also synonyms, which the lexical derivation rules cannot get. For evaluation, we have manually created a gold dataset of deverbative nouns linked to 100 frequent Czech verbs since no such dataset was initially available for Czech.

Abstract (Czech):
Článek popisuje metodu automatické identifikace deverbativ na základě slovníků a manuálně a automaticky anotovaných korpusů. Metoda je evaluována na novém testovacím korpusu, který je rovněž zveřejněn.
Joint search in a bilingual valency lexicon and an annotated corpus
Vyhledávání ve dvojjazyčném slovníku a anotovaném korpusu
Year: 2016
Authors: Eva Fučíková, Jan Hajič, Zdeňka Urešová

Abstract (English):
In this paper and the associated system demo, we present an advanced search system that allows
to perform a joint search over a (bilingual) valency lexicon and a correspondingly annotated
linked parallel corpus. This search tool has been developed on the basis of the Prague Czech-English Dependency Treebank, but its ideas are applicable in principle to any bilingual
parallel corpus that is annotated for ependencies and valency (i.e., predicate-argument structure), and where verbs are linked to appropriate entries in an associated valency lexicon. Our online search tool consolidates more search interfaces into one, providing expanded
structured search capability and a more efficient advanced way to search, allowing users to
search for verb pairs, verbal argument pairs, their surface realization as recorded in the lexicon, or for their surface form actually appearing in the linked parallel corpus. The search system is currently under development, and is replacing our current search tool available at
http://lindat.mff.cuni.cz/services/CzEngVallex, which could search the lexicon but the queries cannot take advantage of the underlying corpus nor use the additional surface form information from the lexicon(s). The system is available as open source.

Abstract (Czech):
Článek popisuje vyhledávací systém pro spojené vyhledávání ve dvojjazyčném slovníku CzEngVallex a v paralelním anglicko-českém korpusu PCEDT.
Word2vec Based System for Recognizing Partial Textual Entailment
Word2vec systém pro rozpoznávání Partial Textual Entailment
Year: 2016
Authors: Martin Víta, Vincent Kríž

Abstract (English):
Recognizing textual entailment is typically considered as a binary decision task – whether a text T entails a hypothesis H. Thus, in case of a negative answer, it is not possible to express that H is “almost entailed” by T. Partial textual entailment provides one possible approach to this issue. This paper presents an attempt to use word2vec model for recognizing partial (faceted) textual entailment. The proposed approach does not rely on language dependent NLP tools and other linguistic resources, therefore it can be easily implemented in different language environments where word2vec models are available.

Abstract (Czech):
Recognizing textual entailment is typically considered as a binary decision task – whether a text T entails a hypothesis H. Thus, in case of a negative answer, it is not possible to express that H is almost entailed by T. Partial textual entailment provides one possible approach to this issue. This paper presents an attempt to use word2vec model for recognizing partial (faceted) textual entailment. The proposed approach does not rely on language dependent NLP tools and other linguistic resources, therefore it can be easily implemented in different language environments where word2vec models are available.
Sentiment analysis of a written text
Analýza sentimentu textu
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
Sentiment analysis or automatic extraction of subjective opinions from a written texts is currently one of the major topics in NLP. In this talk, I will introduce the state-of-the-art methods and approaches to sentiment analysis on Czech data.

Abstract (Czech):
Sentiment analysis neboli automatická extrakce subjektivních názorů z textu je v současnosti jedním z hlavních témat počítačového zpracovávání přirozeného jazyka. V příspěvku bude shrnut současný stav bádání v této oblasti na českých datech. Obšírněji představím základní metody vytěžování emocí z textu, datové zdroje pro češtinu i specifika českých dat a přiblížím konkrétní aplikace a use cases např. z oblasti internetového marketingu, monitoringu sociálních sítí apod.
Automatic sentiment or Where does the World go
Automatický sentiment aneb Kam spěje svět
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
Ignite talk on automatic detection of emotions, basic approaches, data resources overview.

Abstract (Czech):
Ignite talk na téma automatické detekce emocí, základní přístupy a datové zdroje.
How do we count emotions in languages
Jak spočítat emoce v jazyce
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
If well trained, computers can count emotions in texts. Is that so? And what about irony?

Abstract (Czech):
Pokud mají dostatek trénovacích dat, umějí stroje rozpoznat emoce v psaném textu. Je tomu skutečně tak? A jak se řeší ironie?
Machine Learning Approaches to Sentiment Analysis
Strojové učení a postojová analýza
Year: 2016
Authors: Kateřina Veselovská

Abstract (English):
Current computational linguistics witnesses a massive increase of interest in sentiment analysis, as it is a powerful means of public opinion mining. However, is it even possible to distinguish between good and evil using statistical methods? How would you treat irony, idioms, innovative vulgarisms and other inherent elements of natural language? Are emotions language-independent? I will share my thoughts and opinions towards these issues, describing the state-of-the art approaches employed in sentiment analysis.

Abstract (Czech):
Současná počítačová lingvistika zažívá masový zájem o postojovou analýzu jakožto nástroj zjišťování veřejného mínění. Je ale možné rozlišit dobro a zlo pomocí statistických metod? Jak zacházet s ironií, idiomy či vulgarismy? Jsou emoce jazykově nezávislé? V příspěvku zodpovím tyto otázky a popíšu současné přístupy k postojové analýze.